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Erschienen in: Theory of Computing Systems 4/2020

07.09.2019

An Optimally-Competitive Algorithm for Maximum Online Perfect Bipartite Matching with i.i.d. Arrivals

verfasst von: Minjun Chang, Dorit S. Hochbaum, Quico Spaen, Mark Velednitsky

Erschienen in: Theory of Computing Systems | Ausgabe 4/2020

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Abstract

We present an optimally-competitive algorithm for the problem of maximum online perfect bipartite matching with i.i.d. arrivals. In this problem, we are given a known set of workers, a distribution over job types, and non-negative utility weights for each pair of worker and job types. At each time step, a job is drawn i.i.d. from the distribution over job types. Upon arrival, the job must be irrevocably assigned to a worker and cannot be dropped. The goal is to maximize the expected sum of utilities after all jobs are assigned. We introduce Dispatch, a 0.5-competitive, randomized algorithm. We also prove that 0.5-competitive is the best possible. When a job arrives, Dispatch first selects a “preferred worker” and assigns the job to this worker if it is available. The preferred worker is determined based on an optimal solution to a fractional transportation problem. If the preferred worker is not available, Dispatch randomly selects a worker from the available workers.

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Metadaten
Titel
An Optimally-Competitive Algorithm for Maximum Online Perfect Bipartite Matching with i.i.d. Arrivals
verfasst von
Minjun Chang
Dorit S. Hochbaum
Quico Spaen
Mark Velednitsky
Publikationsdatum
07.09.2019
Verlag
Springer US
Erschienen in
Theory of Computing Systems / Ausgabe 4/2020
Print ISSN: 1432-4350
Elektronische ISSN: 1433-0490
DOI
https://doi.org/10.1007/s00224-019-09947-7

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