論文の概要: Power of human-algorithm collaboration in solving combinatorial optimization problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11784v1
• Date: Sun, 25 Jul 2021 11:21:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-28 01:53:25.853903
• Title: Power of human-algorithm collaboration in solving combinatorial optimization problems
• Title（参考訳）: 組合せ最適化問題の解法における人間-アルゴリズム協調の力
• Authors: Tapani Toivonen
• Abstract要約: 最適化問題のクラスは、$epsilon$ が任意の定数であるような乗法係数 $epsilon$ を期待して、効率的に解けることを示す。 提案手法は単に理論的なものであるに過ぎないが、通常は難解であると考えられるこれらの問題を解決する方法に新たな光を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many combinatorial optimization problems are often considered intractable to solve exactly or by approximation. An example of such problem is maximum clique which -- under standard assumptions in complexity theory -- cannot be solved in sub-exponential time or be approximated within polynomial factor efficiently. We show that if a polynomial time algorithm can query informative Gaussian priors from an expert $poly(n)$ times, then a class of combinatorial optimization problems can be solved efficiently in expectation up to a multiplicative factor $\epsilon$ where $\epsilon$ is arbitrary constant. While our proposed methods are merely theoretical, they cast new light on how to approach solving these problems that have been usually considered intractable.
• Abstract（参考訳）: 多くの組合せ最適化問題は、正確にあるいは近似によって解くには難解であると考えられている。 そのような問題の例として、複雑性理論の標準的な仮定の下では、最小指数時間で解くことも多項式係数内で効率的に近似することもできない最大クランクがある。 多項式時間アルゴリズムが専門家の $poly(n)$ から有意なガウス前処理を問い合わせることができれば、乗算係数 $\epsilon$ まで期待して組合せ最適化問題のクラスを効率的に解くことができ、ここで $\epsilon$ は任意の定数である。 提案手法は理論的なものに過ぎないが,通常難解であると考えられるこれらの問題を解決する方法に新たな光を当てた。

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