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

机译:最大二次分配问题:从最大标签覆盖减少   和基于Lp的近似算法

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摘要

We show that for every positive $\epsilon > 0$, unless NP $\subset$ BPQP, itis impossible to approximate the maximum quadratic assignment problem within afactor better than $2^{\log^{1-\epsilon} n}$ by a reduction from the maximumlabel cover problem. Our result also implies that Approximate Graph Isomorphismis not robust and is in fact, $1 - \epsilon$ vs $\epsilon$ hard assuming theUnique Games Conjecture. Then, we present an $O(\sqrt{n})$-approximation algorithm for the problembased on rounding of the linear programming relaxation often used in the stateof the art exact algorithms.
机译:我们表明,对于每个正的$ \ epsilon> 0 $,除非NP $ \ subset $ BPQP,否则不可能在最大因数内逼近最大二次赋值问题优于$ 2 ^ {\ log ^ {1- \ epsilon} n} $ by减少了最大标签覆盖率问题。我们的结果还表明,近似图同构不是强健的,实际上,假设唯一游戏猜想,$ 1-\ epsilon $ vs $ \ epsilon $很难。然后,我们提出了一种基于基于线性规划松弛的舍入取整的问题的$ O(\ sqrt {n})$近似算法,该线性规划松弛经常在最新的精确算法中使用。

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