We consider hypergraph network design problems where the goal is to construct a hypergraph that satisfies certain connectivity requirements. For graph network design problems where the goal is to construct a graph that satisfies certain connectivity requirements, the number of edges in every feasible solution is at most quadratic in the number of vertices. In contrast, for hypergraph network design problems, we might have feasible solutions in which the number of hyperedges is exponential in the number of vertices. This presents an additional technical challenge in hypergraph network design problems compared to graph network design problems: in order to solve the problem in polynomial time, we first need to show that there exists a feasible solution in which the number of hyperedges is polynomial in the input size. The central theme of this work is to show that certain hypergraph network design problems admit solutions in which the number of hyperedges is polynomial in the number of vertices and moreover, can be solved in strongly polynomial time. Our work improves on the previous fastest pseudo-polynomial run-time for these problems. In addition, we develop strongly polynomial time algorithms that return near-uniform hypergraphs as solutions (i.e., every pair of hyperedges differ in size by at most one). As applications of our results, we derive the first strongly polynomial time algorithms for (i) degree-specified hypergraph connectivity augmentation using hyperedges, (ii) degree-specified hypergraph node-to-area connectivity augmentation using hyperedges, and (iii) degree-constrained mixed-hypergraph connectivity augmentation using hyperedges.


翻译:我们研究超图网络设计问题,其目标是在满足特定连通性要求的前提下构建超图。对于图网络设计问题而言,每个可行解中的边数至多为顶点数的二次方。相比之下,超图网络设计问题的可行解中可能包含指数级于顶点数的超边数量。这使得超图网络设计问题相较于图网络设计问题面临额外技术挑战:为在多项式时间内求解,首先需证明存在可行解,其超边数量与输入规模呈多项式关系。本工作的核心在于证明特定超图网络设计问题存在解,其超边数量与顶点数呈多项式关系,且可通过强多项式时间算法求解。我们改进了这些问题此前最快的伪多项式运行时间。此外,我们还开发了强多项式时间算法,能返回近均匀超图作为解(即任意两条超边的大小之差至多为1)。作为研究成果的应用,我们首次推导出以下问题的强多项式时间算法:(i) 使用超边的度规格化超图连通性增强;(ii) 使用超边的度规格化超图节点-区域连通性增强;(iii) 使用超边的度约束混合超图连通性增强。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
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
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
5+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
31+阅读 · 2021年6月30日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
18+阅读 · 2019年3月28日
VIP会员
最新内容
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
4+阅读 · 今天10:12
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:53
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
8+阅读 · 6月14日
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
12+阅读 · 6月13日
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
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
相关基金
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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
5+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