Given a mapping from a set of players to the leaves of a complete binary tree (called a seeding), a knockout tournament is conducted as follows: every round, every two players with a common parent compete against each other, and the winner is promoted to the common parent; then, the leaves are deleted. When only one player remains, it is declared the winner. This is a popular competition format in sports, elections, and decision-making. Over the past decade, it has been studied intensively from both theoretical and practical points of view. Most frequently, the objective is to seed the tournament in a way that "assists" (or even guarantees) some particular player to win the competition. We introduce a new objective, which is very sensible from the perspective of the directors of the competition: maximize the profit or popularity of the tournament. Specifically, we associate a "score" with every possible match, and aim to seed the tournament to maximize the sum of the scores of the matches that take place. We focus on the case where we assume a total order on the players' strengths, and provide a wide spectrum of results on the computational complexity of the problem.


翻译:给定一个从选手集合到完全二叉树叶子节点的映射(称为种子编排),淘汰赛按以下方式进行:每轮比赛中,具有共同父节点的两名选手相互竞争,胜者晋级至该共同父节点;随后,叶子节点被删除。当仅剩一名选手时,该选手即被宣布为获胜者。这是体育赛事、选举及决策过程中广受欢迎的竞赛形式。过去十年间,学界从理论与应用两个维度对其展开了深入研究。常见的研究目标是通过种子编排策略"协助"(甚至确保)特定选手赢得比赛。我们提出一个符合赛事组织者视角的新目标:最大化赛事收益或受欢迎程度。具体而言,我们为每场潜在比赛赋予"分值",旨在通过种子编排使所有实际发生比赛的分值总和最大化。我们重点研究选手实力存在全序关系的情形,并就该问题的计算复杂度提供了一系列广泛结论。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月6日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
12+阅读 · 2021年3月24日
How to Fine-Tune BERT for Text Classification?
Arxiv
13+阅读 · 2019年5月14日
VIP会员
最新内容
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
7+阅读 · 7月28日
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
5+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
9+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
12+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
10+阅读 · 7月26日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月6日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
12+阅读 · 2021年3月24日
How to Fine-Tune BERT for Text Classification?
Arxiv
13+阅读 · 2019年5月14日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员