We study the following class of matroid optimization problems with a linear constraint (P-MOL). Given a matroid M=(E,I), two weight functions $v,w:E\to R_{\ge 0}$, and a threshold $L\in R_{\ge 0}$, find $opt v(S)$ where S is either an independent set or a base of M satisfying a budget-type constraint: $w(S)\le L$ or $w(S)\ge L$, and $opt\in\{min,max\}$. P-MOL provides a unified representation for a broad family of NP-hard optimization problems, including budgeted matroid independent set, constrained minimum-basis, and knapsack-cover variants with a matroid constraint. Also, it naturally extends to multiple matroid constraints. In particular, we consider the matroid intersection cover (MIC) problem, where feasibility is defined by the common independent sets of two matroids and one seeks minimum $v(S)$ subject to $w(S)\ge L$. Our main result is a unified EPTAS for all nontrivial P-MOL variants, obtained by generalizing a technique of Hassin and Levin (SIAM J. Comput., 2004) for solving the constrained minimum spanning tree problem. Specifically, for any fixed $ε>0$, we present an algorithm running in time $|E|^{O(1)} (1/{ε^2})^{O(1/ε)}$ that outputs a feasible solution S whose value is at most $(1+ε)OPT$ for minimization variants and at least $(1-ε)OPT$ for maximization variants. This resolves the complexity status of all members of P-MOL, as none of these problems admits an FPTAS (Doron-Arad, Kulik and Shachnai, ICALP'24). Finally, we separate the P-MOL family from its extension to matroid intersection. We show that an EPTAS is unlikely to exist for the matroid intersection variant of P-MOL under a covering constraint, whereas an EPTAS is known to exist under a budget constraint. This highlights a qualitative difference between these two types of linear constraints that does not arise in the single-matroid setting.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

NeurIPS2022|基于解耦因果子结构学习的去偏差图神经网络
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
用 LDA 和 LSA 两种方法来降维和做 Topic 建模
AI研习社
13+阅读 · 2018年8月24日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+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
0+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
NeurIPS2022|基于解耦因果子结构学习的去偏差图神经网络
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
用 LDA 和 LSA 两种方法来降维和做 Topic 建模
AI研习社
13+阅读 · 2018年8月24日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+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
0+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员