Abstract-The online matchning problem har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren på grund av dess anslutningar till allokering problem i Internet reklam, crowd-sourcing, etc. I dessa verkliga tillämpningar är det typiska målet inte att maximera antalet tilldelningar, utan det är att maximera antalet "framgångsrika" tilldelningar, där framgången för en tilldelning styrs av en stokastisk process som följer tilldelningen. För att ta itu med sådana ansökningar föreslår och studerar vi online matchningsproblem med stokastiska belöningar (kallas ONLINE STOCHASTIC MATCHING problem) i detta dokument. Vårt problem har också nära kopplingar till den befintliga litteraturen om stokastiska förpackningsproblem; i själva verket inleder vårt arbete studien av online stokastiska förpackningsproblem. Vi ger en deterministisk algoritm för ONLINE STOCHAS-TIC MATCHING problem vars konkurrensförhållande konvergerar till (ungefär) 0.567 för enhetliga och försvinnande sannolikheter. Vi ger också en randomiserad algoritm som överträffar den deterministiska algoritmen för högre sannolikheter. Slutligen kompletterar vi våra algoritmer genom att ge en övre gräns på konkurrensförhållandet för alla algoritmer för detta problem. Detta resultat visar att det bästa möjliga konkurrensförhållandet för ONLINE STOCHASTIC MATCHING problem är bevisligen värre än det för (icke-stochastic) online matchning problem.
Ett annat nytt dokument introducerar en stokastisk modell för online matchning där målet är att maximera antalet lyckade uppdrag (där framgång styrs av en stokastisk process) REF.
Online Matching with Stochastic Rewards
{'venue': '2012 IEEE 53rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science', 'journal': '2012 IEEE 53rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}