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Lifting Methods for Global Matching Problems

"This proposal presents a research program aimed at breaking new ground in theoretical, algorithmic and practical aspects of the notoriously difficult matching problems. The main goal is developing a unified algorithmic framework... ver más

28/02/2023

WEIZMANN

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

WEIZMANN INSTITUTE OF SCIENCE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2023-02-28

ERC-2017-COG: ERC Consolidator Grant Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 8 años

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

2 Participantes

WEIZMANN

1.68M€ | Lider

PRIMA RAM,

321.00K€ | Participante

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Duración del proyecto: 60 meses Fecha Inicio: 2018-02-12
Fecha Fin: 2023-02-28

Líder del proyecto

WEIZMANN INSTITUTE OF SCIENCE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "This proposal presents a research program aimed at breaking new ground in theoretical, algorithmic and practical aspects of the notoriously difficult matching problems. The main goal is developing a unified algorithmic framework for matching problems that enjoys theoretical guarantees and high practical value for ``real-life'' applications. The core methodological aspect is the modelling of matching problems as high-dimensional, lifted convex problems that can be efficiently approximated. We present several case-studies of this methodology, constructing efficient algorithms for approximating the solutions of important instances of the matching problem. The results already demonstrate state of the art performance and are backed-up with novel theoretical analysis proving tightness and correctness of the suggested convexifications for certain classes of non-trivial input. This proposal has ``high risk - high impact'' profile: The ``high-risk"" aspect of this proposal comes from the hardness of general matching problems which, when faithfully represented, are NP-hard. However, as we demonstrate, combining convex optimization tools in a careful way, that takes into account computational complexity, is likely to push forward the limits of current algorithmic solutions. The ``High-impact"" will be immediate: As matching problems exist in almost every aspect of scientific research, practical generic algorithms for matching problems are likely to have a significant influence. We believe that the inroads and preliminary results presented in this proposal already provide strong evidence for the potential success of the suggested research program."

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