MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366282323 · doi:10.4230/lipics.esa.2023.84

Approximation Algorithms for the Airport and Railway Problem

2023· preprint· en· W4366282323 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComplexity and Algorithms in Graphs
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionBhabha Atomic Research CentreVillum FondenNational Science Foundation
Mots-clésTreewidthCombinatoricsMathematicsMultiplicative functionLogarithmPlanar graphInverseEmbeddingGraphDiscrete mathematicsPathwidthLine graphComputer scienceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present approximation algorithms for the airport and railway problem (AR) on several classes of graphs. The AR problem, introduced by [Anna Adamaszek et al., 2016], is a combination of the Capacitated Facility Location problem (CFL) and the network design problem. An AR instance consists of a set of points (cities) V in a metric d(.,.), each of which is associated with a non-negative cost f_v and a number k, which represent respectively the cost of establishing an airport (facility) in the corresponding point, and the universal airport capacity. A feasible solution is a network of airports and railways providing services to all cities without violating any capacity, where railways are edges connecting pairs of points, with their costs equivalent to the distance between the respective points. The objective is to find such a network with the least cost. In other words, find a forest, each component having at most k points and one open facility, minimizing the total cost of edges and airport opening costs. Adamaszek et al. [Anna Adamaszek et al., 2016] presented a PTAS for AR in the two-dimensional Euclidean metric ℝ² with a uniform opening cost. In subsequent work [Anna Adamaszek et al., 2018] presented a bicriteria 4/3 (2+1/α)-approximation algorithm for AR with non-uniform opening costs but violating the airport capacity by a factor of 1+α, i.e. (1+α)k capacity where 0 < α ≤ 1, a (2+k/(k-1)+ε)-approximation algorithm and a bicriteria Quasi-Polynomial Time Approximation Scheme (QPTAS) for the same problem in the Euclidean plane ℝ². In this work, we give a 2-approximation for AR with a uniform opening cost for general metrics and an O(log n)-approximation for non-uniform opening costs. We also give a QPTAS for AR with a uniform opening cost in graphs of bounded treewidth and a QPTAS for a slightly relaxed version in the non-uniform setting. The latter implies O(1)-approximation on graphs of bounded doubling dimensions, graphs of bounded highway dimensions and planar graphs in quasi-polynomial time.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,065 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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