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【24h】

Faster Parameterized Algorithms Using Linear Programming

机译:使用线性规划的更快参数化算法

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摘要

We investigate the parameterized complexity of VERTEX COVER parameterized by the difference between the size of the optimal solution and the value of the linear programming (LP) relaxation of the problem. By carefully analyzing the change in the LP value in the branching steps, we argue that combining previously known preprocessing rules with the most straightforward branching algorithm yields an O*(2.618(k)) algorithm for the problem. Here, k is the excess of the vertex cover size over the LP optimum, and we write O*(f(k)) for a time complexity of the form O(f(k)n(O(1))). We proceed to show that a more sophisticated branching algorithm achieves a running time of O*(2.3146(k)).
机译:我们研究了VERTEX COVER的参数化复杂性,该参数化是通过最佳解决方案的大小与问题的线性规划(LP)松弛值之间的差异进行参数化的。通过仔细分析分支步骤中LP值的变化,我们认为将先前已知的预处理规则与最直接的分支算法结合起来可得出该问题的O *(2.618(k))算法。在这里,k是顶点覆盖大小超过LP最优值的余量,对于时间复杂度为O(f(k)n(O(1)))的形式,我们写成O *(f(k))。我们继续表明,更复杂的分支算法可实现O *(2.3146(k))的运行时间。

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