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Approximation Algorithms for Maximization of k-submodular Function Under a Matroid Constraint

TSINGHUA SCIENCE AND TECHNOLOGY 2024年第6期29卷 1633-1641页

作者： Liu, Yuezhu Sun, Yunjing Li, Min Shandong Normal Univ Sch Math & Stat Jinan 250014 Peoples R China

In this paper, we design a deterministic 1/3-approximation algorithm for the problem of maximizing non-monotone k-submodular function under a matroid constraint. In order to reduce the complexity of this algorithm, we also present a randomized 1/3-approximation algorithm with the probability of 1-epsilon, where epsilon is the probability of algorithm failure. Moreover, we design a streaming algorithm for both monotone and non-monotone objective k -submodular functions.

关键词： Approximation algorithms Complexity theory k-submodular matroid constraint deterministic algorithm randomized algorithm streaming algorithm

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