Vi studerar minimal kostnad metrisk perfekt matchning problem under online i.i.d ankomster. Vi får en fast metriska med en server på var och en av punkterna, och sedan förfrågningar anländer online, var och en dras oberoende av en känd sannolikhetsfördelning över punkterna. Varje begäran måste matchas till en fri server, med kostnaden lika med avståndet. Målet är att minimera den förväntade totala kostnaden för matchningen. Sådana stokastiska ankomstmodeller har studerats brett för maximering varianter av online matchning problem; men det enda kända resultatet för minimering problem är en tight O (log n)-konkurrenskraft för slumpmässiga order ankomst modell. Detta står i kontrast till den kontradiktoriska modellen, där ett optimalt konkurrensförhållande mellan O(log n) länge har kunnat förutses och förblir en lockande öppen fråga. I denna uppsats visar vi förbättrade resultat i i.d ankomstmodellen. Vi visar hur i.i.d-modellen kan användas för att ge betydligt bättre algoritmer: vårt huvudsakliga resultat är en O(log log n) 2 )-konkurrenskraftig algoritm i denna modell. Längs vägen ger vi en 9-tävlingsalgoritm för linjen och trädmått. Båda resultaten innebär en strikt åtskillnad mellan i.i.d-modellen och de kontradiktoriska och slumpmässiga modellerna, både för allmänna mätvärden och dessa mycket studerade mätvärden.
Nyligen, REF visa O (log log k) 2 )-konkurrenskraftiga algoritmer i den kända i.i.d. Förlaga.
Stochastic Online Metric Matching
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}