The Maximum Leaf Spanning Arborescence problem (MLSA) is defined as follows: Given a directed graph $G$ and a vertex $r\in V(G)$ from which every other vertex is reachable, find a spanning arborescence rooted at $r$ maximizing the number of leaves (vertices with out-degree zero). The MLSA has applications in broadcasting, where a message needs to be transferred from a source vertex to all other vertices along the arcs of an arborescence in a given network. In doing so, it is desirable to have as many vertices as possible that only need to receive, but not pass on messages since they are inherently cheaper to build. We study polynomial-time approximation algorithms for the MLSA. For general digraphs, the state-of-the-art is a $\min\{\sqrt{\mathrm{OPT}},92\}$-approximation. In the (still APX-hard) special case where the input graph is acyclic, the best known approximation guarantee of $\frac{7}{5}$ is due to Fernandes and Lintzmayer: They prove that any $\alpha$-approximation for the \emph{hereditary $3$-set packing problem}, a special case of weighted $3$-set packing, yields a $\max\{\frac{4}{3},\alpha\}$-approximation for the MLSA in acyclic digraphs (dags), and provide a $\frac{7}{5}$-approximation for the hereditary $3$-set packing problem. In this paper, we obtain a $\frac{4}{3}$-approximation for the hereditary $3$-set packing problem, and, thus, also for the MLSA in dags. In doing so, we manage to leverage the full potential of the reduction provided by Fernandes and Lintzmayer. The algorithm that we study is a simple local search procedure considering swaps of size up to $10$. Its analysis relies on a two-stage charging argument.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
32+阅读 · 2021年3月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
可解释AI(XAI)工具集—DrWhy
专知
25+阅读 · 2019年6月4日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+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
72+阅读 · 2016年11月26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
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 · 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
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
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
Arxiv
10+阅读 · 2023年8月13日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3日
Arxiv
15+阅读 · 2019年3月16日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
32+阅读 · 2021年3月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
可解释AI(XAI)工具集—DrWhy
专知
25+阅读 · 2019年6月4日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+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
72+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
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
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 · 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
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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员