We present a simple performance bound for the greedy scheme in string optimization problems that obtains strong results. Our approach vastly generalizes the group of previously established greedy curvature bounds by Conforti and Cornu\'{e}jols (1984). We consider three constants, $\alpha_G$, $\alpha_G'$, and $\alpha_G''$ introduced by Conforti and Cornu\'{e}jols (1984), that are used in performance bounds of greedy schemes in submodular set optimization. We first generalize both of the $\alpha_G$ and $\alpha_G''$ bounds to string optimization problems in a manner that includes maximizing submodular set functions over matroids as a special case. We then derive a much simpler and computable bound that allows for applications to a far more general class of functions with string domains. We prove that our bound is superior to both the $\alpha_G$ and $\alpha_G''$ bounds and provide a counterexample to show that the $\alpha_G'$ bound is incorrect under the assumptions in Conforti and Cornu\'{e}jols (1984). We conclude with two applications. The first is an application of our result to sensor coverage problems. We demonstrate our performance bound in cases where the objective function is set submodular and string submodular. The second is an application to a social welfare maximization problem with black-box utility functions.


翻译:我们为在字符串优化问题中取得强结果的贪心方案提出了一个简单的性能界。我们的方法极大地推广了Conforti和Cornu\'{e}jols (1984) 先前建立的贪心曲率界所涵盖的类别。我们考虑了Conforti和Cornu\'{e}jols (1984) 引入的三个常数 $\alpha_G$、$\alpha_G'$ 和 $\alpha_G''$,这些常数用于子模集优化中贪心方案的性能界。我们首先将 $\alpha_G$ 和 $\alpha_G''$ 界推广到字符串优化问题,其方式包含了在拟阵上最大化子模集函数作为特例。然后,我们推导出一个更简单且可计算的界,该界允许应用于具有字符串定义域的更广泛的函数类。我们证明了我们的界优于 $\alpha_G$ 和 $\alpha_G''$ 界,并提供了一个反例来表明在Conforti和Cornu\'{e}jols (1984) 的假设下 $\alpha_G'$ 界是不正确的。最后我们给出两个应用。第一个是将我们的结果应用于传感器覆盖问题。我们展示了当目标函数是集合子模和字符串子模时我们的性能界。第二个是应用于具有黑盒效用函数的社会福利最大化问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+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
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+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
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
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
43+阅读 · 2024年1月25日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+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
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
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员