Cluster Restricted Maximum Weight Clique Problem and Linkages with Satellite Image Acquisition Scheduling
Notice bibliographique
Résumé
We consider the cluster-restricted maximum weight clique problem (CRCP), a variation of the well-known maximum weight clique problem. While CRCP itself is mathematically interesting, our motivation to study the problem primarily comes from its application in the area of Satellite Image Acquisition Scheduling. Earth observing satellites revolve around the earth in specific orbits and takes images of prescribed areas requested by the clients. Not every region can be fully acquired in a single satellite pass. This necessitates the division of the region into multiple strips. There might be several image acquisition opportunities for each strip as the satellites have agility in their rolling angles. Then the Satellite Image Acquisition Scheduling Problem (SIASP) is to select the opportunities to acquire as many images as possible, without repetition, within a planning horizon while considering the image priorities and energy constraints. SIASP has a piecewise linear objective function to favor the completion of an image acquisition request and try to avoid partial acquisition of many requests. Extensive experimental study is provided on randomly generated instances based on the predicted statistics given by MDA, Richmond, Canada. These experiments are intended as a preliminary investigation on image acquisition scheduling for the Canadian RADARSAT Constellation Mission (RCM), a constellation of three satellites, which is planned to be launched in 2018.SIASP can be modeled as a CRCP with piecewise linear objective function. We provide integer programming (IP) formulations for CRCP with linear and piecewise linear objective function. We also suggest heuristic (metaheuristic) algorithms that exploit the power of modern IP solvers such as CPLEX. Experimental results using the heuristic algorithms on DIMACS and BOSHLIB benchmark instances for the clique problem are reported. Finally, an exact algorithm for CRCP along with some theoretical analysis is presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».