Bipartite matchande marknader par agenter på ena sidan av en marknad med agenter, objekt, eller kontrakt på den motsatta sidan. Tidigare arbete adresserar online bipartite matchande marknader, där agenter anländer över tid och är dynamiskt matchade med en känd uppsättning av disponibla resurser. I detta dokument föreslår vi en ny modell, Online Matching med (offline) Återanvändbara resurser under Känd Adversarial Distributions (OM-RR-KAD), där resurser på offline sidan är återanvändbara i stället för engångs, det vill säga när matchade resurser blir tillgängliga igen någon gång i framtiden. Vi visar att vår modell är dragbar genom att presentera en LP-baserad adaptiv algoritm som uppnår ett konkurrensförhållande online på 1 2 − för varje given > 0. Vi visar också att ingen icke-adaptiv algoritm kan uppnå ett förhållande på + o(1) baserat på samma referens LP. Genom en datadriven analys av ett massivt öppet tillgängligt dataset visar vi att vår modell är tillräckligt robust för att fånga in tillämpningen av taxiutsändningstjänster och kördelningssystem. Vi presenterar också heuristiker som presterar bra i praktiken.
Tidigare, Dickerson et al. Ref övervägde en annan simulerings- och LP-baserad metod för en annan inställning av online matchning med återanvändbara resurser och visade också en 1/2 approximation.
Allocation Problems in Ride-Sharing Platforms: Online Matching with Offline Reusable Resources
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}