Approximating the Single-Sink Link-Installation Problem in Network Design
Notice bibliographique
Résumé
We initiate the algorithmic study of an important but NP-hard problem that arises commonly in network design. The input consists of the following: An undirected graph with one sink node and multiple source nodes, a specified length for each edge, and a specified demand, dem v , for each source node v. A small set of cable types, where each cable type is specified by its capacity and its cost per unit length. The cost per unit capacity per unit length of a high-capacity cable may be significantly less than that of a low-capacity cable, reflecting an economy of scale; i.e., the payoff for buying at bulk may be very high. The goal is to design a minimum-cost network that can (simultaneously) route all the demands at the sources to the sink by installing zero or more copies of each cable type on each edge of the graph. An additional restriction is that the demand of each source must follow a single path. The problem is to find a route from each source node to the sink and to assign capacity to each edge of the network such that the total costs of cables installed are minimized. We call this problem the single-sink link-installation problem. For the general problem, we introduce a new "moat-type" lower bound on the optimal value and we prove a useful structural property of near-optimal solutions: For every instance of our problem, there is a near-optimal solution whose graph is acyclic (with a cost no more than twice the optimal cost). We present efficient approximation algorithms for key special cases of the problem that arise in practice. For points in the Euclidean plane, we give an approximation algorithm with performance guarantee O(log (D/u 1 )), where D is the total demand and u 1 is the smallest cable capacity. When the metric is arbitrary, we consider the case where the network to be designed is restricted to be two level; i.e., every source-sink path has at most two edges. For this problem, we present an algorithm with performance guarantee O(log n), where n is the number of nodes in the input graph, and also show that this performance guarantee is nearly best possible.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».