Whereas there are simple algorithms that are proven to be optimal for the Classical and the Multiple Choice Secretary Problem, the Matroid Secretary Problem is less thoroughly understood. This paper proposes the generalization of some simple algorithms from the Classical and Multiple Choice versions on the Matroid Secretary Problem. Out of two algorithms that make decisions based on samples, like the Dynkin's algorithm, one is proven to be an instance of Greedy Algorithm (Bahrani et al., 2022), while the other is not. A generalized version of the Virtual Algorithm (Babaioff et al., 2018) obtains a constant competitive ratio for the Hat Graph, the adversarial example for Greedy Algorithms, but fails to do so when a slight modificiation is introduced to the graph. We show that there is no algorithm with Strong Forbidden Sets (Soto et al., 2021) of size 1 on all graphic matroids.


翻译:虽然对古典和多选择秘书问题来说,简单算法被证明是最佳的,但是对马甲板秘书问题的理解却不够透彻。本文件建议对马甲板秘书问题的古典和多选择版本的某些简单算法进行概括化。在根据样本作出决定的两个算法中,例如Dynkin的算法,一个被证明是Greedy Algorithm的例子(Bahrani等人,2022年),而另一个则不是。虚拟Algorithm(Babaioff等人,2018年)的通用版本(Babaioff等人,2018年)获得一个恒星图(Ghat Gratedy Algorithms的对抗性与多重选择版本)的不变的竞争比率,但当图中引入微微调时却未能这样做。我们显示,在所有图形型甲状腺上没有1号的“强受禁装置”(Soto等人,2021年)的算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
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
0+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
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月30日
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月30日
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月29日
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月27日
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月27日
Arxiv
23+阅读 · 2021年12月19日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
18+阅读 · 2019年10月30日
VIP会员
最新内容
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
0+阅读 · 15分钟前
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
8+阅读 · 4月22日
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
4+阅读 · 4月22日
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
3+阅读 · 4月22日
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
5+阅读 · 4月22日
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
9+阅读 · 4月22日
相关资讯
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
相关论文
相关基金
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
0+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
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员