在线 $k$-子模最大化的无后悔算法

Tasuku Soma

在线 $k$-子模最大化的无后悔算法

数据结构与算法 2018-07-16 v1

作者: Tasuku Soma

摘要

我们提出一种用于在线 $k$ -子模最大化的多项式时间算法。对于在线（非单调） $k$ -子模最大化，我们的算法在近似后悔意义下达到了紧的近似因子。对于在线单调 $k$ -子模最大化，我们的近似后悔与已知最佳近似比相匹配，且当 $k$ 趋于无穷时该比是渐近紧的。我们的方法基于 Blackwell 可逼近性定理与在线线性优化。

关键词

在线 k-子模最大化无后悔算法 Blackwell 可逼近性在线线性优化近似比

引用

@article{arxiv.1807.04965,
  title  = {No-regret algorithms for online $k$-submodular maximization},
  author = {Tasuku Soma},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1807.04965},
  year   = {2018}
}

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