Vi anser att online stokastiska matchande problem föreslås av Feldman et al. [4] som modell för visning av annonstilldelning. Vi får en bipartit graf; en sida av grafen motsvarar en fast uppsättning av bins och den andra sidan representerar uppsättningen av möjliga bolltyper. Varje gång provtas en boll oberoende av den givna fördelningen och den måste matchas vid ankomsten till en tom behållare. Målet är att maximera storleken på matchningen. Vi presenterar en online-algoritm för detta problem med ett konkurrensförhållande på 0,702. Före vårt resultat var algoritmer med ett konkurrensförhållande bättre än 1 − 1/e kända under antagandet att det förväntade antalet anländande bollar av varje typ är integral. En viktig idé med algoritmen är att samla in statistik om besluten i den optimala offlinelösningen med hjälp av Monte Carlo provtagning och använda denna statistik för att vägleda besluten i online-algoritmen. Vi visar också att ingen online-algoritm kan ha ett konkurrensförhållande bättre än 0,823.
Mer nyligen, Manshadi et al. Ref tog bort antagandet att det förväntade antalet ankomster är integral, och presentera en 0,702-konkurrenskraftig algoritm (samma algoritm uppnår en konkurrenskvot på 0,705 enligt det integrerade antagandet).
Online stochastic matching: online actions based on offline statistics
{'venue': "SODA '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}