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Enregistrement W2082259377 · doi:10.1002/net.21590

Formulations and exact solution approaches for the degree preserving spanning tree problem

2015· article· en· W2082259377 sur OpenAlexaff
Alexandre Salles da Cunha, Luidi Simonetti, Abílio Lucena, Bernard Gendron

Notice bibliographique

RevueNetworks · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalComputer Research Institute of Montréal
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésSpanning treeDegree (music)Minimum spanning treeMathematical optimizationTree (set theory)MathematicsComputer scienceMinimum degree spanning treeDistributed minimum spanning treeCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given a connected and undirected graph G, the degree preserving spanning tree problem (DPSTP) asks for a spanning tree of G with the maximum number of vertices having the same degree in the tree and in G. These are called full degree vertices. We introduce integer programming formulations, valid inequalities and four exact solution approaches based on different formulations. Two branch‐and‐bound procedures, a branch‐and‐cut (BC) algorithm and an iterative probing combinatorial Benders decomposition method are introduced here. The problem of optimally lifting one of the classes of valid inequalities proposed here is equivalent to solving a DPSTP instance, for a conveniently defined subgraph of G. We thus apply one of the proposed methods to optimally lift these cuts, within the other solution methods. In doing so, two additional algorithms, a hybrid Benders decomposition and a hybrid BC are proposed. Extensive computational experiments are conducted with the solution algorithms introduced in this study. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. NETWORKS, Vol. 65(4), 329–343 2015

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,089 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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