Research Again On the Cutting Plane Method Resolving ILP Problems
Notice bibliographique
Résumé
How to resolve ILP problems is all along hotspot subject In the Operation Research region. The author of the paper, by the demonstration research method, analyzed the errors of Cutting Plane Method used in resolving ILP, and put forth a new principle, i.e. “it is such as a cutting plane equation that has more great restriction on a given problem”. At the same time, the author pointed out that there are two problems that would be noticed in using course. The paper has important theory and practice value. Key words: Integer Linear Programming (ILP), Cutting plane equation, Export Equation Resume: Comment resoudre les problemes ILP est toujours un sujet chaud dans le milieu de la Recherche d’Operation. L’auteur de cet essai, a travers la methode de demonstration, a analyse les fautes de la Methode de Coupe Plane utilisee pour resoudre ILP et a propose un nouveau principe, par exemple : « il est comme une equation de coupe plane qui a plus de restrictions sur un probleme donne. ». En meme temps, l’auteur indique qu’il y a deux problemes qui seraient notes au cours de l’utilisation. Cet article revetit une valeur importante theorique et pratique. Mots-Cles: ILP( Integer Linear Programming /programmation lineaire du nombre entier), equation de coupe plane, equation d’exportation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».