Vi presenterar en algoritm för att lösa en bred klass av problem med resurstilldelning online. Vår online-algoritm kan tillämpas i miljöer där abstrakta jobb anländer en åt gången, och man kan slutföra jobben genom att investera tid i ett antal abstrakta aktiviteter, enligt ett visst schema. Vi antar att den bråkdel av jobb som slutförs med ett schema är en monoton, submodulär funktion av en uppsättning par (v, τ ), där τ är den tid som investeras i aktivitet v. Under detta antagande, vår online algoritm utför nästan optimalt enligt två naturliga mätvärden: (i) den bråkdel av jobb som slutförs inom tid T, för vissa fasta tidsgräns T > 0, och (ii) den genomsnittliga tid som krävs för att slutföra varje jobb. Vi utvärderar vår algoritm experimentellt genom att använda den för att lära sig, online, ett schema för att fördela CPU-tid bland lösare in i 2007 SAT-lösningstävlingen.
Streeter och Golovin REF använder submodulfunktionen maximering för att lösa resursfördelningsuppgifter online.
An online algorithm for maximizing submodular functions
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}