The Quadratic Multiknapsack Problem with Conflicts and Balance Constraints
Notice bibliographique
Résumé
The quadratic multiknapsack problem consists of packing a set of items of various weights into knapsacks of limited capacities with profits being associated with pairs of items packed into the same knapsack. This problem has been solved by various heuristics since its inception, and more recently it has also been solved with an exact method. We introduce a generalization of this problem that includes pairwise conflicts as well as balance constraints, among other particularities. We present and compare constraint programming and integer programming approaches for solving this generalized problem. Summary of Contribution: The quadratic multiknapsack problem consists of packing a set of items of various weights into knapsacks of limited capacities -- with profits being associated with pairs of items packed into the same knapsack. This problem has been solved by various heuristics since its inception, and more recently it has also been solved with an exact method. We introduce a generalization of this problem which includes pairwise conflicts as well as balance constraints, among other particularities. We present and compare constraint programming and integer programming approaches for solving this generalized problem. The problem we address is clearly in the core of the operations research applications in which subsets have to be built and, in particular, we add the concept of fairness to the modeling and solution process by computationally evaluating techniques to take fairness into account. This is clearly at the core of computational evaluation of algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».