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Enregistrement W2131242765 · doi:10.1145/1064546.1180614

Implementing approximation algorithms for the single-source unsplittable flow problem

2005· article· en· W2131242765 sur OpenAlexaff
Jingde Du, Stavros G. Kolliopoulos

Notice bibliographique

RevueACM Journal of Experimental Algorithmics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComplexity and Algorithms in Graphs
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApproximation algorithmHeuristicsMinimum-cost flow problemAlgorithmMathematicsVertex (graph theory)Multi-commodity flow problemFlow (mathematics)Computer scienceFlow networkEnhanced Data Rates for GSM EvolutionPath (computing)Mathematical optimizationGraphCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the single-source unsplittable flow problem, commodities must be routed simultaneously from a common source vertex to certain sinks in a given graph with edge capacities. The demand of each commodity must be routed along a single path so that the total flow through any edge is at most, its capacity. This problem was introduced by Kleinberg [1996a] and generalizes several NP-complete problems. A cost value per unit of flow may also be defined for every edge. In this paper, we implement the 2-approximation algorithm of Dinitz et al. [1999] for congestion, which is the best known, and the (3, 1)-approximation algorithm of Skutella [2002] for congestion and cost, which is the best known bicriteria approximation. We experimentally study the quality of approximation achieved by the algorithms and the effect of heuristics on their performance. We also compare these algorithms against the previous best ones by Kolliopoulos and Stein [1999].

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)0,014
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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