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Baveja, Alok [Verfasser:in]; Chavan, Amit [Verfasser:in]; Nikiforov, Andrei [Verfasser:in]; Srinivasan, Aravind [Verfasser:in]; Xu, Pan [Verfasser:in] ; Alok Baveja and Amit Chavan and Andrei Nikiforov and Aravind Srinivasan and Pan Xu [Mitwirkende:r]

Improved Bounds in Stochastic Matching and Optimization

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  • Medientyp: Sonstige Veröffentlichung; E-Artikel; Elektronischer Konferenzbericht
  • Titel: Improved Bounds in Stochastic Matching and Optimization
  • Beteiligte: Baveja, Alok [Verfasser:in]; Chavan, Amit [Verfasser:in]; Nikiforov, Andrei [Verfasser:in]; Srinivasan, Aravind [Verfasser:in]; Xu, Pan [Verfasser:in]
  • Erschienen: Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2015
  • Sprache: Englisch
  • DOI: https://doi.org/10.4230/LIPIcs.APPROX-RANDOM.2015.124
  • Schlagwörter: stochastic matching ; sampling complexity ; approximation algorithms
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: We consider two fundamental problems in stochastic optimization: approximation algorithms for stochastic matching, and sampling bounds in the black-box model. For the former, we improve the current-best bound of 3.709 due to Adamczyk et al. (2015), to 3.224; we also present improvements on Bansal et al. (2012) for hypergraph matching and for relaxed versions of the problem. In the context of stochastic optimization, we improve upon the sampling bounds of Charikar et al. (2005).
  • Zugangsstatus: Freier Zugang