An Interior Point Constraint Generation Algorithm for Semi-Infinite Optimization with Health-Care Application
Notice bibliographique
Résumé
We propose an interior point constraint generation (IPCG) algorithm for semi-infinite linear optimization (SILO) and prove that the algorithm converges to an ε-solution of SILO after a finite number of constraints is generated. We derive a complexity bound on the number of Newton steps needed to approach the updated μ-center after adding multiple violated constraints and a complexity bound on the total number of constraints that is required for the overall algorithm to converge. We implement our algorithm to solve the sector duration optimization problem arising in Leksell Gamma Knife® Perfexion™ (Elekta, Stockholm Sweden) treatment planning, a highly specialized treatment for brain tumors. Using real patient data provided by the Department of Radiation Oncology at Princess Margaret Hospital in Toronto, Ontario, Canada, we show that our algorithm can efficiently handle problems in real-life health-care applications by providing a quality treatment plan in a timely manner. Comparing our computational results with MOSEK, a commercial software package, we show that the IPCG algorithm outperforms the classical primal-dual interior point methods on sector duration optimization problem arising in Perfexion™ treatment planning. We also compare our results with that of a projected gradient method. In both cases we show that IPCG algorithm obtains a more accurate solution substantially faster.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».