关于最小最大（遗憾）网络优化问题的可近似性

本文讨论了一些基本多项式时间可解确定性网络问题的最小最大（遗憾）版本。研究表明，如果场景数量无界，则除非 NP $\subseteq$ DTIME$(n^{\mathrm{poly} \log n})$，否则所考虑的问题无法在 $\log^{1-\epsilon} K$ 范围内被近似，其中 $K$ 为场景数量，$\epsilon>0$ 为任意常数。