Neues Optimierungsproblem: Subset Sum Matching – Lösungen und Benchmark

arXiv – cs.AI Original ≈1 Min. Lesezeit
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In einer aktuellen Veröffentlichung auf arXiv (Version 2508.19218v1) wird das Subset Sum Matching Problem (SSMP) vorgestellt, ein neues kombinatorisches Optimierungsproblem, das besonders für finanzielle Anwendungen wie die Abstimmung von Handelsdaten relevant ist. Das Papier definiert das Problem als Abstraktion von typischen Reconciliation‑Aufgaben und liefert drei Lösungsansätze: zwei suboptimale Verfahren und ein optimaler Algorithmus.

Um die Leistungsfähigkeit der Methoden zu vergleichen, wurde ein umfangreiches Benchmark‑Set entwickelt, das SSMP‑Instanzen unterschiedlicher Komplexität abdeckt. Anschließend wurden die Algorithmen experimentell getestet, wobei die Ergebnisse die Effizienz und Skalierbarkeit der einzelnen Ansätze deutlich machen. Diese Arbeit liefert damit sowohl theoretische als auch praktische Erkenntnisse für die Optimierung von Finanztransaktionen.

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