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Enregistrement W2960400114 · doi:10.1287/trsc.2020.0988

Variable Fixing for Two-Arc Sequences in Branch-Price-and-Cut Algorithms on Path-Based Models

2020· article· en· W2960400114 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

RevueTransportation Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensPolytechnique MontréalGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPath (computing)AlgorithmArc (geometry)Variable (mathematics)MathematicsComputer scienceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variable fixing by reduced costs is a popular technique for accelerating the solution process of mixed-integer linear programs. For vehicle-routing problems solved by branch-price-and-cut algorithms, it is possible to fix to zero the variables associated with all routes containing at least one arc from a subset of arcs determined according to the dual solution of a linear relaxation. This is equivalent to removing these arcs from the network used to generate the routes. In this paper, we extend this technique to routes containing sequences of two arcs. Such sequences or their arcs cannot be removed directly from the network because routes traversing only one arc of a sequence might still be allowed. For some of the most common vehicle-routing problems, we show how this issue can be overcome by modifying the route-generation labeling algorithm in order to remove indirectly these sequences from the network. The proposed acceleration strategy is tested on benchmark instances of the vehicle-routing problem with time windows (VRPTW) and four variants of the electric VRPTW. The computational results show that it yields a significant speedup, especially for the most difficult instances.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,249 · 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