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Approximation Algorithms for Stochastic Submodular Set Cover with Applications to Boolean Function Evaluation and Min-Knapsack

机译:随机子模块集覆盖的近似算法及其在布尔函数评估和最小背包中的应用

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摘要

We present a new approximation algorithm for the stochastic submodular set cover (SSSC) problem called adaptive dual greedy. We use this algorithm to obtain a 3-approximation algorithm solving the stochastic Boolean function evaluation (SBFE) problem for linear threshold formulas (LTFs). We also obtain a 3-approximation algorithm for the closely related stochastic min-knapsack problem and a 2-approximation for a variant of that problem.
机译:我们为随机子模块集覆盖(SSSC)问题提出了一种新的近似算法,称为自适应对偶贪婪。我们使用该算法来获得3-近似算法,以解决线性阈值公式(LTF)的随机布尔函数评估(SBFE)问题。对于紧密相关的随机最小背包问题,我们还获得了3-逼近算法;对于该问题的变体,我们也获得了2-逼近。

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