MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310251946 · doi:10.1287/ijoc.2022.1248

Cutting Planes from the Branch-and-Bound Tree: Challenges and Opportunities

2022· article· en· W4310251946 sur OpenAlexaff
Claudio Contardo, Andrea Lodi, Andrea Tramontani

Notice bibliographique

RevueINFORMS journal on computing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVLSI and FPGA Design Techniques
Établissements canadiensIBM (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteger programmingBranch and boundCutting-plane methodBranch and cutTree (set theory)Computer scienceSimple (philosophy)Operations researchLinear programmingSearch treeUpper and lower boundsInteger (computer science)Mathematical optimizationAlgorithmMathematicsCombinatoricsProgramming languageEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this short paper, we argue that the standard approach adopted by modern mixed-integer linear programming solvers of using very little cutting plane generation in the branch-and-bound tree can be too conservative and lead to the loss of significant opportunities. Our observation is motivated by some relatively simple computational investigation on a couple of instances in the MIPlib 2010 collection for which the benefit of generating globally valid cuts in the tree is significant. History: This “Challenge” paper was invited by the Editor-in-Chief and based on the topics raised by the author at his plenary address at the 2022 INFORMS Computing Society Conference in Tampa, Florida.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueINFORMS journal on computingMême sujetVLSI and FPGA Design TechniquesTravaux en français237 207