Vi betraktar det stokastiska Steiner skogsproblemet: anta att vi fick en samling av Steiner skogsfall, och garanterades att en slumpmässig en av dessa fall skulle visas i morgon; dessutom, kostnaden för kanter i morgon kommer att vara λ gånger kostnaden för kanter i dag. Vilka kanter ska vi köpa idag så att vi kan utöka den till en lösning för exempel anländer i morgon, för att minimera den förväntade totala kostnaden? Medan mycket allmänna resultat har utvecklats för många problem i stokastisk diskret optimering under de senaste åren, har approximationen status för stokastiska Steiner Forest problemet förblivit öppen, med tidigare arbeten som ger konstant-faktor approximationer endast för speciella fall. Vi löser statusen av detta problem genom att ge en konstant faktor primal-dual baserad approximationsalgoritm.
REF beaktar problemet med en enhetlig fast inflationsfaktor men utan global terminal och beskriver en konstant faktor approximation.
A constant-factor approximation for stochastic Steiner forest
{'venue': "STOC '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}