We consider the on-line coloring problem restricted to proper interval graphs with known interval representation. Chrobak and \'{S}lusarek (1981) showed that the greedy $\textrm{First-Fit}$ algorithm has a strict competitive ratio of $2$. It remains open whether there is an on-line algorithm that performs better than $\textrm{First-Fit}$. Piotr (2008) showed that if the representation is not known, there is no better on-line algorithm. Epstein and Levy (2005) showed that no on-line algorithm has a strict competitive ratio less than $1.5$ when a unit-interval representation is known, which was later improved to $1.\overline{3}$. In this paper, we show that there is no on-line algorithm with strict competitive ratio less than $1.75$ by presenting a strategy that can force any on-line algorithm to use $7$ colors on a proper interval graph $G$ with chromatic number $\chi(G)\leq 4$ and known interval representation.


翻译:我们研究了限制在已知区间表示的真区间图上的在线染色问题。Chrobak和Ślusarek(1981)指出,贪心的“先入先出”(First-Fit)算法具有严格竞争比为2。是否存在比First-Fit性能更优的在线算法仍未解决。Piotr(2008)证明,若区间表示未知,则不存在更优的在线算法。Epstein与Levy(2005)表明,当已知单位区间表示时,任何在线算法的严格竞争比均不小于1.5,该下界后来被改进为1.\overline{3}。本文通过提出一种策略,迫使任意在线算法对色数\(\chi(G)\leq 4\)且已知区间表示的真区间图\(G\)使用7种颜色,从而证明不存在严格竞争比小于1.75的在线算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18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
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
【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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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
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
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
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月22日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月22日
Practical algorithms for Hierarchical overlap graphs
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月21日
VIP会员
最新内容
俄乌无人机战争的六大启示
专知会员服务
9+阅读 · 8月3日
《无人机空中监控:通信实验洞察》
专知会员服务
6+阅读 · 8月3日
从采集到决策:美军视角下的战术情报范式重构
《履带式无人地面战车技术发展现状》
专知会员服务
6+阅读 · 8月2日
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
9+阅读 · 8月1日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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
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
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