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Enregistrement W2072310184 · doi:10.1287/opre.1090.0803

Subproblem Approximation in Dantzig-Wolfe Decomposition of Variational Inequality Models with an Application to a Multicommodity Economic Equilibrium Model

2010· article· en· W2072310184 sur OpenAlexaffabout
William Chung, J. David Fuller

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Variational Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariational inequalityParameterized complexityMathematicsMathematical optimizationMathematical economicsInverseConvergence (economics)Applied mathematicsEconomicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a modification to Dantzig-Wolfe decomposition of variational inequality (VI) problems that allows for approximation of the VI mapping in the subproblem. The approximation is parameterized by the most recent master problem solution, and it must satisfy two simple requirements. In an electronic companion (online appendix), we show that the proofs of convergence and other important properties go through with subproblem approximation. The approximation procedure is illustrated by an application to a class of multicommodity economic equilibrium models (MCEEMs): the standard Dantzig-Wolfe decomposition by commodity does not allow the subproblem to be decomposed into separate subproblems for each commodity, but we show two ways to approximate the subproblem's inverse demand function, and both ways allow the subproblem to be broken into separate single-commodity problems. A further approximation is combined with each of the inverse demand approximations; in effect, an approximate supply or demand curve is introduced into each commodity's subproblem for transfers of commodities between different subproblems, thus allowing the subproblems to produce better proposals. An illustration is included for an MCEEM that represents energy markets in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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