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Enregistrement W2140541505 · doi:10.1287/opre.2013.1247

Integral Simplex Using Decomposition for the Set Partitioning Problem

2014· article· en· W2140541505 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensPolytechnique MontréalGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimplexSequence (biology)Simplex algorithmMathematicsPolytopeConstructiveMathematical optimizationDegeneracy (biology)Integer (computer science)Set (abstract data type)Revised simplex methodDecompositionCombinatoricsVariable (mathematics)Integer programmingAlgorithmLinear programmingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1970s, several authors have studied the structure of the set partitioning polytope and proposed adaptations of the simplex algorithm that find an optimal solution via a sequence of basic integer solutions. Balas and Padberg in 1972 proved the existence of such a sequence with nonincreasing costs, but degeneracy makes it difficult to find the terms of the sequence. This paper uses ideas from the improved primal simplex to deal efficiently with degeneracy and find subsequent terms in the sequence. When there is no entering variable that leads to a better integer solution, the algorithm referred to as the integral simplex using decomposition algorithm uses a subproblem to find a group of variables to enter into the basis in order to obtain such a solution. We improve the Balas and Padberg results by introducing a constructive method that finds this sequence by only using normal pivots on positive coefficients. We present results for large-scale problems (with up to 500,000 variables) for which optimal integer solutions are often obtained without any branching.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,308 · 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