Approximability of Robust Network Design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We consider robust (undirected) network design (RND) problems where the set of feasible demands may be given by an arbitrary convex body. This model, introduced by Ben-Ameur and Kerivin [Ben-Ameur W, Kerivin H (2003) New economical virtual private networks. Comm. ACM 46(6):69–73], generalizes the well-studied virtual private network (VPN) problem. Most research in this area has focused on constant factor approximations for specific polytope of demands, such as the class of hose matrices used in the definition of VPN. As pointed out in Chekuri [Chekuri C (2007) Routing and network design with robustness to changing or uncertain traffic demands. SIGACT News 38(3):106–128], however, the general problem was only known to be APX-hard (based on a reduction from the Steiner tree problem). We show that the general robust design is hard to approximate to within polylogarithmic factors. We establish this by showing a general reduction of buy-at-bulk network design to the robust network design problem. Gupta pointed out that metric embeddings imply an O(log n)-approximation for the general RND problem, and hence this is tight up to polylogarithmic factors. In the second part of the paper, we introduce a natural generalization of the VPN problem. In this model, the set of feasible demands is determined by a tree with edge capacities; a demand matrix is feasible if it can be routed on the tree. We give a constant factor approximation algorithm for this problem that achieves factor of 8 in general, and 2 for the case where the tree has unit capacities. As an application of this result, we consider so-called H-tope demand polytopes. These correspond to demands which are routable in some graph H. We show that the corresponding RND problem has an O(1)-approximation if H admits a stochastic constant-distortion embedding into tree metrics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle