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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Survey on Double Greedy Algorithms for Maximizing Non-monotone Submodular Functions

verfasst von : Qingqin Nong, Suning Gong, Qizhi Fang, Dingzhu Du

Erschienen in: Complexity and Approximation

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Maximizing non-monotone submodular functions is one of the most important problems in submodular optimization. A breakthrough work on the problem is the double-greedy technique introduced by Buchbinder et al. [7]. Prior work has shown that this technique is very effective. This paper surveys on double-greedy algorithms for maximizing non-monotone submodular functions from discrete domains of sets and integer lattices to continuous domains.

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Literatur
1.
Ahmed, S., Atamtürk, A.: Maximizing a class of submodular utility functions. Math. Program. 128(1–2), 149–169 (2011)MathSciNetCrossRef
2.
Bach, F.: Submodular functions: from discrete to continuous domains. Math. Program. 175(1–2), 419–459 (2019)MathSciNetCrossRef
3.
Balcan, M.-F., Harvey, N.-J.-A.: Learning submodular functions. In: Proceedings of the 43rd ACM Symposium on Theory of Computing, pp. 793–802. ACM. San Jose, CA, USA (2011)
4.
Bian, A., Mirzasoleiman, B., Buhmann, J., Krause, A.: Guaranteed nonconvex optimization: submodular maximization over continuous domains. In: Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, pp. 111–120. JMLR. Fort Lauderdale, Florida, USA (2017)
5.
Buchbinder, N., Feldman, M.: Deterministic algorithms for submodular maximization problems. ACM Trans. Algorithms 14(3), 1–20 (2018). Article 32MathSciNetCrossRef
6.
Buchbinder, N., Feldman, M., Naor, J.-S., Schwartz, R.: Submodular maximization with cardinality constraints. In: Proceedings of the 25th Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, SODA, Oregon, Portland, pp. 1433–1452 (2014)
7.
Buchbinder, N., Feldman, M., Seffi, J., Schwartz, R.: A tight linear time (1/2)-approximation for unconstrained submodular maximization. SIAM J. Comput. 44(5), 1384–1402 (2015)MathSciNetCrossRef
8.
Chen, L., Feldman, M., Karbasi, A.: Unconstrained submodular maximization with constant adaptive complexity. In: Proceedings of the 51st Annual ACM SIGACT Symposium on Theory of Computing, STOC, Phoenix, AZ, USA, pp. 102–113 (2019)
9.
Ene, A., Nguy\(\tilde{\hat{\text{e}}}\)n, H.-L.: Constrained submodular maximization: beyond \(1/e\). In: 2016 IEEE 57th Annual Symposium on Foundations of Computer Science, FOCS, New Brunswick, NJ, USA, pp. 248–258 (2016)
10.
11.
Feige, U., Mirrokni, V.-S., Vondrák, J.: Maximizing non-monotone submodular functions. SIAM J. Comput. 40(4), 1133–1153 (2011)MathSciNetCrossRef
12.
Feldman, M., Naor, J., Schwartz, R.: A unified continuous greedy algorithm for submodular maximization. In: 2011 IEEE 52nd Annual Symposium on Foundations of Computer Science, FOCS, pp. 570–579. Palm Springs, CA, USA (2011)
13.
Gharan, S.-O., Vondrák J.: Submodular maximization by simulated annealing. In: Proceedings of the Twenty-Second Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, pp. 1098–1117. Society for Industrial and Applied Mathematics, San Francisco, California, USA (2011)
14.
15.
Hartline, J., Mirrokni, V., Sundararajan, M.: Optimal marketing strategies over social networks. In: Proceedings of the 17th International Conference on World Wide Web, pp. 189–198. ACM. Beijing, China (2008)
16.
Hochbaum, D.S.: An efficient algorithm for image segmentation. Markov random fields and related problems. J. ACM 48(4), 686–701 (2001)MathSciNetCrossRef
17.
Hochbaum, D.S., Hong, S.P.: About strongly polynomial time algorithms for quadratic optimization over submodular constraints. Math. Program. 69(1), 269–309 (1995)MathSciNetMATH
18.
Kapralov, M., Post, I., Vondrák, J.: Online submodular welfare maximization: greedy is optimal. In: Proceedings of the 24th Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, pp. 1216–1225. SIAM, New Orleans, Louisiana, USA (2013)
19.
Niazadeh, R., Roughgarden, T.: Optimal algorithms for continuous non-monotone submodular and DR-submodular maximization. In: the 32nd Conference on Neural Information Processing Systems, NIPS, Montréal, Canada, pp. 9617–9627 (2018)
20.
Soma, T., Yoshida, Y.: A generalization of submodular cover via the diminishing return property on the integer lattice. In: Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 847–855 (2015)
21.
Soma, T., Yoshida, Y.: Non-monotone DR-submodular function maximization. In: Proceedings of the 31st AAAI Conference on Artificial Intelligence, pp. 898–904. AAAI, San Francisco, California, USA (2017)
Metadaten
Titel
A Survey on Double Greedy Algorithms for Maximizing Non-monotone Submodular Functions
verfasst von
Qingqin Nong
Suning Gong
Qizhi Fang
Dingzhu Du
Copyright-Jahr
2020
Buch
Complexity and Approximation

Print ISBN: 978-3-030-41671-3

Electronic ISBN: 978-3-030-41672-0

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-41672-0_10

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