Parametric path problems arise independently in diverse domains, ranging from transportation to finance, where they are studied under various assumptions. We formulate a general path problem with relaxed assumptions, and describe how this formulation is applicable in these domains. We study the complexity of the general problem, and a variant of it where preprocessing is allowed. We show that when the parametric weights are linear functions, algorithms remain tractable even under our relaxed assumptions. Furthermore, we show that if the weights are allowed to be non-linear, the problem becomes NP-hard. We also study the mutli-dimensional version of the problem where the weight functions are parameterized by multiple parameters. We show that even with two parameters, the problem is NP-hard.


翻译:参数路径问题在不同领域独立出现,从运输到金融,在不同的假设下研究这些问题。我们用宽松的假设提出一般路径问题,并描述这些假设如何适用于这些领域。我们研究一般问题的复杂性,以及允许预处理的变式。我们显示,当参数重量是线性功能时,即使在我们放松的假设下,算法仍然可以伸缩。此外,我们显示,如果允许加权非线性,问题就会变成NP硬的。我们还研究加权函数由多个参数参数参数参数参数参数参数参数参数参数参数参数测定的问题的肌肉维度版本。我们显示,即使有两个参数参数参数,问题也是NP硬的。

0
下载
关闭预览

相关内容

如何构建你的推荐系统?这份21页ppt教程为你讲解
专知会员服务
65+阅读 · 2021年2月12日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
111+阅读 · 2020年5月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
196+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10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
图神经网络库PyTorch geometric
图与推荐
17+阅读 · 2020年3月22日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Github项目推荐 | Pytorch TVM 扩展
AI研习社
11+阅读 · 2019年5月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月19日
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月18日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月21日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
图神经网络库PyTorch geometric
图与推荐
17+阅读 · 2020年3月22日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Github项目推荐 | Pytorch TVM 扩展
AI研习社
11+阅读 · 2019年5月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员