On the hardness of computing local optima
Bibliographic record
Abstract
In dieser Arbeit untersuchen wir die Komplexität der Berechnung lokal optimaler Lösungen von Problemen aus den Bereichen der Spieltheorie und der Optimierung. Für unsere Untersuchungen verwenden wir das Framework PLS (Abkürzung für "Polynomialzeit lokale Suche"), wie von Johnson, Papadimtriou und Yannakakis eingeführt. In der Spieltheorie sind Congestion Games ein weit verbreitetes und akzeptiertes Modell um das Verhalten und die Performanz von großen verteilten Netzwerken mit autonomen Teilnehmern zu untersuchen. Die Klasse der Restricted Network Congestion Games ist eine Teilklasse der Congestion Games bei der für jeden Spieler eine Menge von Kanten existiert, die er nicht verwenden darf. In Kapitel 5 zeigen wir mittels einer tighten Reduktion von MAXCUT, dass die Berechnung eines Nash Equilibriums in einem Restricted Network Congestion Game mit zwei Spielern PLS-vollständig ist. Aus dem Bereich der Optimierung untersuchen wir die Komplexität der Berechnung lokal optimaler Lösungen des MAXIMUM CONSTRAINT ASSIGNMENT (abgekürzt MCA) Problems und von gewichteten Standard-Mengenproblemen. Die Parameter in (p,q,r)-MCA_
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".