【24h】

Maximum Quadratic Assignment Problem: Reduction from Maximum Label Cover and LP-Based Approximation Algorithm

机译:最大二次分配问题:减少最大标签覆盖率和基于LP的近似算法

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摘要

We show that for every positive ε > 0, unless NP is contained in BVQP, it is impossible to approximate the maximum quadratic assignment problem within a factor better than 2~(log 1-ε) by a reduction from the maximum label cover problem. Then, we present an O(n~(2/1))-approximation algorithm for the problem based on rounding of the linear programming relaxation often used in the state of the art exact algorithms.
机译:我们表明,对于每个正ε> 0,除非BVQP中包含NP,否则不可能通过从最大标签覆盖率问题中减去来近似在大于2〜(log1-ε)的因数内近似最大二次分配问题。然后,我们提出了一种针对该问题的O(n〜(2/1))逼近算法,该算法基于在最先进的精确算法中经常使用的线性规划弛豫的舍入。

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