25 research outputs found

    LIPIcs, Volume 251, ITCS 2023, Complete Volume

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    LIPIcs, Volume 251, ITCS 2023, Complete Volum

    Efficient parameterized algorithms on structured graphs

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    In der klassischen Komplexitätstheorie werden worst-case Laufzeiten von Algorithmen typischerweise einzig abhängig von der Eingabegröße angegeben. In dem Kontext der parametrisierten Komplexitätstheorie versucht man die Analyse der Laufzeit dahingehend zu verfeinern, dass man zusätzlich zu der Eingabengröße noch einen Parameter berücksichtigt, welcher angibt, wie strukturiert die Eingabe bezüglich einer gewissen Eigenschaft ist. Ein parametrisierter Algorithmus nutzt dann diese beschriebene Struktur aus und erreicht so eine Laufzeit, welche schneller ist als die eines besten unparametrisierten Algorithmus, falls der Parameter klein ist. Der erste Hauptteil dieser Arbeit führt die Forschung in diese Richtung weiter aus und untersucht den Einfluss von verschieden Parametern auf die Laufzeit von bekannten effizient lösbaren Problemen. Einige vorgestellte Algorithmen sind dabei adaptive Algorithmen, was bedeutet, dass die Laufzeit von diesen Algorithmen mit der Laufzeit des besten unparametrisierten Algorithm für den größtmöglichen Parameterwert übereinstimmt und damit theoretisch niemals schlechter als die besten unparametrisierten Algorithmen und übertreffen diese bereits für leicht nichttriviale Parameterwerte. Motiviert durch den allgemeinen Erfolg und der Vielzahl solcher parametrisierten Algorithmen, welche eine vielzahl verschiedener Strukturen ausnutzen, untersuchen wir im zweiten Hauptteil dieser Arbeit, wie man solche unterschiedliche homogene Strukturen zu mehr heterogenen Strukturen vereinen kann. Ausgehend von algebraischen Ausdrücken, welche benutzt werden können, um von Parametern beschriebene Strukturen zu definieren, charakterisieren wir klar und robust heterogene Strukturen und zeigen exemplarisch, wie sich die Parameter tree-depth und modular-width heterogen verbinden lassen. Wir beschreiben dazu effiziente Algorithmen auf heterogenen Strukturen mit Laufzeiten, welche im Spezialfall mit den homogenen Algorithmen übereinstimmen.In classical complexity theory, the worst-case running times of algorithms depend solely on the size of the input. In parameterized complexity the goal is to refine the analysis of the running time of an algorithm by additionally considering a parameter that measures some kind of structure in the input. A parameterized algorithm then utilizes the structure described by the parameter and achieves a running time that is faster than the best general (unparameterized) algorithm for instances of low parameter value. In the first part of this thesis, we carry forward in this direction and investigate the influence of several parameters on the running times of well-known tractable problems. Several presented algorithms are adaptive algorithms, meaning that they match the running time of a best unparameterized algorithm for worst-case parameter values. Thus, an adaptive parameterized algorithm is asymptotically never worse than the best unparameterized algorithm, while it outperforms the best general algorithm already for slightly non-trivial parameter values. As illustrated in the first part of this thesis, for many problems there exist efficient parameterized algorithms regarding multiple parameters, each describing a different kind of structure. In the second part of this thesis, we explore how to combine such homogeneous structures to more general and heterogeneous structures. Using algebraic expressions, we define new combined graph classes of heterogeneous structure in a clean and robust way, and we showcase this for the heterogeneous merge of the parameters tree-depth and modular-width, by presenting parameterized algorithms on such heterogeneous graph classes and getting running times that match the homogeneous cases throughout

    LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volume

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    LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volume

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    Parameterized Algorithms for Finding Large Sparse Subgraphs:Kernelization and Beyond

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    LIPIcs, Volume 244, ESA 2022, Complete Volume

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    LIPIcs, Volume 248, ISAAC 2022, Complete Volume

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    A Survey on Approximation in Parameterized Complexity: Hardness and Algorithms

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    Parameterization and approximation are two popular ways of coping with NP-hard problems. More recently, the two have also been combined to derive many interesting results. We survey developments in the area both from the algorithmic and hardness perspectives, with emphasis on new techniques and potential future research directions

    Approximation algorithms for network design and cut problems in bounded-treewidth

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    This thesis explores two optimization problems, the group Steiner tree and firefighter problems, which are known to be NP-hard even on trees. We study the approximability of these problems on trees and bounded-treewidth graphs. In the group Steiner tree, the input is a graph and sets of vertices called groups; the goal is to choose one representative from each group and connect all the representatives with minimum cost. We show an O(log^2 n)-approximation algorithm for bounded-treewidth graphs, matching the known lower bound for trees, and improving the best possible result using previous techniques. We also show improved approximation results for group Steiner forest, directed Steiner forest, and a fault-tolerant version of group Steiner tree. In the firefighter problem, we are given a graph and a vertex which is burning. At each time step, we can protect one vertex that is not burning; fire then spreads to all unprotected neighbors of burning vertices. The goal is to maximize the number of vertices that the fire does not reach. On trees, a classic (1-1/e)-approximation algorithm is known via LP rounding. We prove that the integrality gap of the LP matches this approximation, and show significant evidence that additional constraints may improve its integrality gap. On bounded-treewidth graphs, we show that it is NP-hard to find a subpolynomial approximation even on graphs of treewidth 5. We complement this result with an O(1)-approximation on outerplanar graphs.Diese Arbeit untersucht zwei Optimierungsprobleme, von welchen wir wissen, dass sie selbst in Bäumen NP-schwer sind. Wir analysieren Approximationen für diese Probleme in Bäumen und Graphen mit begrenzter Baumweite. Im Gruppensteinerbaumproblem, sind ein Graph und Mengen von Knoten (Gruppen) gegeben; das Ziel ist es, einen Knoten von jeder Gruppe mit minimalen Kosten zu verbinden. Wir beschreiben einen O(log^2 n)-Approximationsalgorithmus für Graphen mit beschränkter Baumweite, dies entspricht der zuvor bekannten unteren Schranke für Bäume und ist zudem eine Verbesserung über die bestmöglichen Resultate die auf anderen Techniken beruhen. Darüber hinaus zeigen wir verbesserte Approximationsresultate für andere Gruppensteinerprobleme. Im Feuerwehrproblem sind ein Graph zusammen mit einem brennenden Knoten gegeben. In jedem Zeitschritt können wir einen Knoten der noch nicht brennt auswählen und diesen vor dem Feuer beschützen. Das Feuer breitet sich anschließend zu allen Nachbarn aus. Das Ziel ist es die Anzahl der Knoten die vom Feuer unberührt bleiben zu maximieren. In Bäumen existiert ein lang bekannter (1-1/e)-Approximationsalgorithmus der auf LP Rundung basiert. Wir zeigen, dass die Ganzzahligkeitslücke des LP tatsächlich dieser Approximation entspricht, und dass weitere Einschränkungen die Ganzzahligkeitslücke möglicherweise verbessern könnten. Für Graphen mit beschränkter Baumweite zeigen wir, dass es NP-schwer ist, eine sub-polynomielle Approximation zu finden
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