We consider the stable marriage problem in the presence of ties in preferences and critical vertices. The input to our problem is a bipartite graph G = (A U B, E) where A and B denote sets of vertices which need to be matched. Each vertex has a preference ordering over its neighbours possibly containing ties. In addition, a subset of vertices in A U B are marked as critical and the goal is to output a matching that matches as many critical vertices as possible. Such matchings are called critical matchings in the literature and in our setting, we seek to compute a matching that is critical as well as optimal with respect to the preferences of the vertices. Stability, which is a well-accepted notion of optimality in the presence of two-sided preferences, is generalized to weak-stability in the presence of ties. It is well known that in the presence of critical vertices, a matching that is critical as well as weakly stable may not exist. Popularity is another well-investigated notion of optimality for the two-sided preference list setting, however, in the presence of ties (even with no critical vertices), a popular matching need not exist. We, therefore, consider the notion of relaxed stability which was introduced and studied by Krishnaa et. al. (SAGT 2020). We show that a critical matching which is relaxed stable always exists in our setting although computing a maximum-sized relaxed stable matching turns out to be NP-hard. Our main contribution is a 3/2 approximation to the maximum-sized critical relaxed stable matching for the stable marriage problem with two-sided ties and critical vertices.


翻译:我们研究存在平局偏好与关键顶点的稳定婚姻问题。问题输入为二部图G = (A U B, E),其中A和B表示需要匹配的顶点集合。每个顶点对其邻居存在可能包含平局的偏好序。此外,A U B中的一部分顶点被标记为关键顶点,目标是输出尽可能匹配更多关键顶点的匹配。此类匹配在文献中被称为关键匹配,在我们的设定中,需要计算同时满足关键性与偏好最优性的匹配。稳定性作为双侧偏好场景中公认的最优性概念,在存在平局时被推广为弱稳定性。众所周知,当存在关键顶点时,同时满足关键性与弱稳定性的匹配可能不存在。流行性作为双侧偏好列表设定中另一个被充分研究的最优性概念,在存在平局时(即使没有关键顶点)也可能不存在流行匹配。因此,我们考虑由Krishnaa等人(SAGT 2020)引入并研究的松弛稳定性概念。我们证明在该设定中始终存在满足松弛稳定性的关键匹配,尽管计算最大基数松弛稳定匹配被证明是NP难问题。我们的主要贡献是为具有双侧平局与关键顶点的稳定婚姻问题,提出了一个达到最大基数关键松弛稳定匹配3/2近似比的算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1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
代码推荐 | 轻松实现各种图匹配 Graph matching.
图与推荐
3+阅读 · 2022年10月22日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
神经网络的损失函数为什么是非凸的?
极市平台
12+阅读 · 2019年9月26日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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 · 2012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
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月11日
Arxiv
19+阅读 · 2021年2月4日
VIP会员
最新内容
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
0+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
3+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
7+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
5+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
7+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
5+阅读 · 5月29日
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1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
相关资讯
代码推荐 | 轻松实现各种图匹配 Graph matching.
图与推荐
3+阅读 · 2022年10月22日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
神经网络的损失函数为什么是非凸的?
极市平台
12+阅读 · 2019年9月26日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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 · 2012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
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员