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Parameterized complexity and the search for tight complexity results

The joint goal of theoretical research in algorithms and computational complexity is to discover all the relevant algorithmic techniques in a problem domain and prove the optimality of these techniques. We propose that the search... ver más

30/06/2017

HUN-REN SZTAKI

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

HUNREN SZAMITASTECHNIKAI ES AUTOMATIZALASI KU... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo FP7 notifico la concesión del proyecto el día 2017-06-30 No tenemos la información de la convocatoria

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HUN-REN SZTAKI

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Líder del proyecto

HUNREN SZAMITASTECHNIKAI ES AUTOMATIZALASI KU... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The joint goal of theoretical research in algorithms and computational complexity is to discover all the relevant algorithmic techniques in a problem domain and prove the optimality of these techniques. We propose that the search for such tight results should be done by a combined exploration of the dimensions running time, quality of solution, and generality. Furthermore, the theory of parameterized complexity provides a framework for this exploration. Parameterized complexity is a theory whose goal is to produce efficient algorithms for hard combinatorial problems using a multi-dimensional analysis of the running time. Instead of expressing the running time as a function of the input size only (as it is done in classical complexity theory), parameterized complexity tries to find algorithms whose running time is polynomial in the input size, but exponential in one or more well-defined parameters of the input instance. The first objective of the project is to go beyond the state of the art in the complexity and algorithmic aspects of parameterized complexity in order to turn it into a theory producing tight optimality results. With such theory at hand, we can start the exploration of other dimensions and obtain tight optimality results in a larger context. Our is goal is being able to prove in a wide range of settings that we understand all the algorithmic ideas and their optimality.

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