An Experimental Study of Algorithms for Online Bipartite Matching
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 perform an experimental study of algorithms for online bipartite matching under the known i.i.d input model with integral types. In the last decade, there has been substantial effort in designing complex algorithms to improve worst-case approximation ratios. Our goal is to determine how these algorithms perform on more practical instances rather than worst-case instances. In particular, we are interested in whether the ranking of the algorithms by their worst-case performance is consistent with the ranking of the algorithms by their average-case/practical performance. We are also interested in whether preprocessing times and implementation difficulties that are introduced by these algorithms are justified in practice. To that end, we evaluate these algorithms on different random inputs as well as real-life instances obtained from publicly available repositories. We compare these algorithms against several simple greedy-style algorithms. Most of the complex algorithms in the literature are presented as being non-greedy (i.e., an algorithm can intentionally skip matching a node that has available neighbors) to simplify the analysis. Every such algorithm can be turned into a greedy one without hurting its worst-case performance. On our benchmarks, non-greedy versions of these algorithms perform much worse than their greedy versions. Greedy versions perform about as well as the simplest greedy algorithm by itself. This, together with our other findings, suggests that simplest greedy algorithms are competitive with the state-of-the-art worst-case algorithms for online bipartite matching on many average-case and practical input families. Greediness is by far the most important property of online algorithms for bipartite matching.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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