Den optimala fördelningen av resurser för att maximera påverkan, spridning av information eller täckning har uppmärksammats under de senaste åren, särskilt inom maskininlärning och datautvinning. Men i tillämpningar, parametrarna för problemet är sällan kända exakt, och att använda felaktiga parametrar kan leda till oönskade resultat. Vi ser därför över en kontinuerlig version av budgetallokering eller bipartit inflytande Maximering problem som införts av Alon et al. [2012] från ett robust optimeringsperspektiv, där en motståndare kan välja de minst gynnsamma parametrarna inom en förtroendeuppsättning. Det resulterande problemet är en nonconvex-concave sadel punkt problem (eller spel). Vi visar att detta icke-konvexa problem kan lösas exakt genom att utnyttja anslutningar till kontinuerliga submodulära funktioner, och genom att lösa ett begränsat submodulärt minimeringsproblem. Även om begränsad submodulär minimering är svårt i allmänhet, här, vi etablera villkor under vilka ett sådant problem kan lösas till godtycklig precision.
Staib m.fl. studera problemet med den allmänna budgettilldelningen ur ett robust optimeringsperspektiv REF.
Robust Budget Allocation via Continuous Submodular Functions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}