Popular matchings have been intensively studied recently as a relaxed concept of stable matchings. By applying the concept of popular matchings to branchings in directed graphs, Kavitha et al.\ (2020) introduced popular branchings. In a directed graph $G=(V_G,E_G)$, each vertex has preferences over its incoming edges. For branchings $B_1$ and $B_2$ in $G$, a vertex $v\in V_G$ prefers $B_1$ to $B_2$ if $v$ prefers its incoming edge of $B_1$ to that of $B_2$, where having an arbitrary incoming edge is preferred to having none, and $B_1$ is more popular than $B_2$ if the number of vertices that prefer $B_1$ is greater than the number of vertices that prefer $B_2$. A branching $B$ is called a popular branching if there is no branching more popular than $B$. Kavitha et al.\ (2020) proposed an algorithm for finding a popular branching when the preferences of each vertex are given by a strict partial order. The validity of this algorithm is proved by utilizing classical theorems on the duality of weighted arborescences. In this paper, we generalize popular branchings to weighted popular branchings in vertex-weighted directed graphs in the same manner as weighted popular matchings by Mestre (2014). We give an algorithm for finding a weighted popular branching, which extends the algorithm of Kavitha et al., when the preferences of each vertex are given by a total preorder and the weights satisfy certain conditions. Our algorithm includes elaborated procedures resulting from the vertex-weights, and its validity is proved by extending the argument of the duality of weighted arborescences.


翻译:作为稳定匹配的宽松概念,最近对大众匹配进行了深入的研究。Kavitha 等人(2020年) 等(2020年) 将流行匹配的概念应用于方向图中的分支,引入了流行分支。在一个方向图$G=(V_G,E_G)$,每个顶点对即将到来的边缘有偏好。对于分支B_1美元和B_2美元($G$),一个顶点对稳定匹配的概念比较宽松。如果美元更喜欢在方向图中投入的端为$B_1美元比$B_2美元,那么,Kavitha 等人(2020年) 引入了流行分支。对于偏爱B_1美元和美元($2美元)的顶点来说,每个顶点的顶点比值比值要高。如果在直线图中,直线值比值比值为美元1美元1美元1美元,则直值比2美元高。在直值中,直值的直值比值比值比值比值比值比值比值比值比值要高,直值比值的比值比值比值比值比值比值比值要高。Kavc 等值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值。在B1美元,在B1美元比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值。在2, 。在直值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值, 。 。 。 。在一次的直的直的直值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值比值。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2020年5月22日
【电子书】让 PM 全面理解深度学习 65页PDF免费下载
专知会员服务
17+阅读 · 2019年10月30日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+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
174+阅读 · 2019年10月11日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
GitHub 热门:Python 算法大全,Star 超过 2 万
Python开发者
9+阅读 · 2019年4月27日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
sklearn 与分类算法
人工智能头条
7+阅读 · 2019年3月12日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
BranchOut: Regularization for Online Ensemble Tracking with CNN
统计学习与视觉计算组
9+阅读 · 2017年10月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月30日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月24日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2020年5月22日
【电子书】让 PM 全面理解深度学习 65页PDF免费下载
专知会员服务
17+阅读 · 2019年10月30日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+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
174+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
GitHub 热门:Python 算法大全,Star 超过 2 万
Python开发者
9+阅读 · 2019年4月27日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
sklearn 与分类算法
人工智能头条
7+阅读 · 2019年3月12日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
BranchOut: Regularization for Online Ensemble Tracking with CNN
统计学习与视觉计算组
9+阅读 · 2017年10月7日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月30日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月24日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员