edoc-Server der Humboldt-Universität zu Berlin

SPEPS Preprint

Author(s): Nan Kong, University of Pittsburgh
Andrew J. Schaefer, University of Pittsburgh
Title: A factor 1/2 approximation algorithm for a class of two-stage stochastic mixed-integer programs
Date of Acceptance: 19.02.2004
Submission Date: 13.01.2004
Series Title: Stochastic Programming E-Print Series
(SPEPS)
Editors: Julie L. Higle; Werner Römisch; Surrajeet Sen
Complete Preprint: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10059449)
Keywords (eng): Stochastic Programming, Combinatorial Optimization, Approximation Algorithms, Matching
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Abstract (eng):
Abstract We introduce the two-stage stochastic maximum-weight matching problem and demonstrate that this problem is NP-complete. We give a factor 1/2 approximation algorithm and prove its correctness. We also provide a tight example to show the bound given by the algorithm is exactly 1/2 . Computational results on some two-stage stochastic bipartite matching instances indicate that the performance of the approximation algorithm appears to be substantially better than its worst-case performance.
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