We consider a generalization of the vertex weighted online bipartite matching problem where the offline vertices, called resources, are reusable. In particular, when a resource is matched it is unavailable for a deterministic time duration $d$ after which it becomes available for a re-match. Thus, a resource can be matched to many different online vertices over a period of time. While recent work on the problem has resolved the asymptotic case where we have large starting inventory (i.e., many copies) of every resource, we consider the (more general) case of unit inventory and give the first algorithm that is provably better than the na\"ive greedy approach which has a competitive ratio of (exactly) 0.5. In particular, we achieve a competitive ratio of 0.589 against an LP relaxation of the offline problem.


翻译:我们考虑在离线脊椎(称为资源)可以重复使用的情况下,将顶端加权在线双边对齐问题普遍化。 特别是,当资源匹配时,在确定的时间期限为美元(d)之后,资源无法再用于再匹配。 因此,资源可以在一段时间内与许多不同的在线脊椎相匹配。 尽管最近有关该问题的工作解决了无药可治的情况,即我们拥有大量每种资源的初始库存(即许多副本),但我们认为(更一般的)单位库存案例,给出的第一个算法比具有(确切的)0.5的竞争性比率的“贪婪”方法要好得多。 特别是,我们实现了0. 589的竞争性比率,而不是脱机问题的LP宽松。

0
下载
关闭预览

相关内容

【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
revelation of MONet
CreateAMind
5+阅读 · 2019年6月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年12月10日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月28日
Arxiv
12+阅读 · 2021年6月29日
A Sketch-Based System for Semantic Parsing
Arxiv
4+阅读 · 2019年9月12日
VIP会员
相关资讯
revelation of MONet
CreateAMind
5+阅读 · 2019年6月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年12月10日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员