The \emph{Tree Augmentation Problem (TAP)} is given a tree $T=(V,E_T)$ and additional set of {\em links} $E$ on $V\times V$, find $F \subseteq E$ such that $T \cup F$ is $2$-edge-connected, and $|F|$ is minimum. The problem is APX-hard \cite{r} even in if links are only between leaves \cite{r}. The best known approximation ratio for TAP is $1.393$, due to Traub and Zenklusen~\cite{tr1} J.~ACM,~2025 using the {\em relative greedy} technique \cite{zel}. \noindent We introduce a new technique called the {\em deferred local ratio technique}. In this technique, the disjointness of the local-ratio primal-dual type does not hold. The technique applies Set Cover problem under certain conditions (see Section \ref{lr}). We use it provide a We use it to provide a $4/3$ approximation algorithm for TAP. It is possible this technique will find future applications. The running time is The running time is $O(m\cdot\sqrt{n})$ time \cite{vaz}, \cite{vaz1}. Faster than \cite{tr1} \cite{LS} and LP based algorithms as we do not enumeratestructures of size $exp(Θ(f(1/ε)\cdot \log n)).$ Nor do we scale and round. \noindent \cite{ed} has an implementation \cite{kol} that is extensively used in the industry.


翻译:\emph{树增广问题(Tree Augmentation Problem,TAP)}的定义如下:给定一棵树$T=(V,E_T)$以及顶点集$V$上的附加\emph{边链}集合$E$,目标是找到$F \subseteq E$,使得$T \cup F$是$2$-边连通的,且$|F|$最小。即使边链仅存在于叶子节点之间,该问题也是APX难的\cite{r}。目前TAP的最佳已知近似比为$1.393$,由Traub和Zenklusen~\cite{tr1}(J.~ACM,~2025)利用\emph{相对贪心}技术\cite{zel}获得。\noindent 本文提出一种称为\emph{延迟局部比率技术}的新方法。在该技术中,局部比率原始-对偶类型的不相交性不再成立。该技术可在特定条件下应用于集合覆盖问题(参见第\ref{lr}节)。我们利用该技术为TAP设计了一个$4/3$近似算法。此技术未来可能在其他问题中得到应用。算法运行时间为$O(m\cdot\sqrt{n})$ \cite{vaz}, \cite{vaz1}。相较于\cite{tr1}、\cite{LS}以及基于线性规划的算法,本方法速度更快,因为我们无需枚举规模为$exp(Θ(f(1/ε)\cdot \log n))$的结构,也无需进行缩放与舍入操作。\noindent 文献\cite{ed}中提供了一个实现版本\cite{kol},该版本已在工业界得到广泛应用。

0
下载
关闭预览

相关内容

【MIT】反偏差对比学习,Debiased Contrastive Learning
专知会员服务
91+阅读 · 2020年7月4日
论文浅尝 | 基于局内去噪和迁移学习的关系抽取
开放知识图谱
16+阅读 · 2018年12月2日
使用Python进行图像增强
AI研习社
17+阅读 · 2018年9月30日
推荐系统算法合集,满满都是干货(建议收藏)
七月在线实验室
17+阅读 · 2018年7月23日
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18日
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
【 关关的刷题日记53】 Leetcode 100. Same Tree
专知
10+阅读 · 2017年12月1日
各种相似性度量及Python实现
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2017年7月6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 · 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
2+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
3+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
Arxiv
0+阅读 · 1月28日
Arxiv
0+阅读 · 1月26日
Arxiv
0+阅读 · 1月26日
VIP会员
相关VIP内容
【MIT】反偏差对比学习,Debiased Contrastive Learning
专知会员服务
91+阅读 · 2020年7月4日
相关资讯
论文浅尝 | 基于局内去噪和迁移学习的关系抽取
开放知识图谱
16+阅读 · 2018年12月2日
使用Python进行图像增强
AI研习社
17+阅读 · 2018年9月30日
推荐系统算法合集,满满都是干货(建议收藏)
七月在线实验室
17+阅读 · 2018年7月23日
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18日
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
【 关关的刷题日记53】 Leetcode 100. Same Tree
专知
10+阅读 · 2017年12月1日
各种相似性度量及Python实现
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2017年7月6日
相关基金
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 · 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
2+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
3+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员