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Enregistrement W2486472546 · doi:10.1287/trsc.2015.0665

Commodity Representations and Cut-Set-Based Inequalities for Multicommodity Capacitated Fixed-Charge Network Design

2016· article· en· W2486472546 sur OpenAlexafffund
Mervat Chouman, Teodor Gabriel Crainic, Bernard Gendron

Notice bibliographique

RevueTransportation Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésCardinality (data modeling)Fixed chargeMathematicsSet (abstract data type)Cover (algebra)Flow networkCutting-plane methodRepresentation (politics)Multi-commodity flow problemInteger programmingInteger (computer science)Mathematical optimizationNetwork planning and designFlow (mathematics)Linear programmingClass (philosophy)Computer scienceEngineeringArtificial intelligenceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We improve the mixed-integer programming formulation of the multicommodity capacitated fixed-charge network design problem by incorporating valid inequalities into a cutting-plane algorithm. We use five classes of known valid inequalities: the strong, cover, minimum cardinality, flow cover, and flow pack inequalities. The first class is particularly useful when a disaggregated representation of the commodities is chosen, and the last four are expressed in terms of network cut sets. We develop efficient separation and lifting procedures for these classes of inequalities. We present computational results on a large set of instances of various characteristics, allowing us to measure the impact of the different classes of valid inequalities on the quality of the lower bounds, in particular with respect to the representation of the commodities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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