Computing Bipath Multicommodity Flows with Constraint Programming–Based Branch-and-Price-and-Cut
Notice bibliographique
Résumé
We propose a constraint programming (CP)–based branch-and-price-and-cut framework to exactly solve bipath multicommodity flow (MCF): an MCF problem with two paths for each demand. The goal is to route demands in a capacitated network under the minimum cost. The two paths must have disjoint arcs, and the delays accumulated along the two paths must be within a small deviation of each other. CP is used at multiple points in this framework: for solving pricing problems, for cut generation, and for primal and branching node heuristics. These modules use a CP solver designed for network routing problems and can be adapted to other combinatorial optimization problems. We also develop a novel, complete, two-level branching scheme. On a set of diverse bipath MCF instances, experimental results show that our algorithm significantly outperforms monolithic CP and mixed integer linear programming models and demonstrate the efficiency and flexibility brought by the tailored integration of linear programming and CP methodologies. History: Accepted by Pascal Van Hentenryck, Area Editor for Computational Modeling: Methods & Analysis. Funding: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada; Huawei Technologies. Supplemental Material: The software that supports the findings of this study is available within the paper and its Supplemental Information ( https://pubsonline.informs.org/doi/suppl/10.1287/ijoc.2023.0128 ) as well as from the IJOC GitHub software repository ( https://github.com/INFORMSJoC/2023.0128 ). The complete IJOC Software and Data Repository is available at https://informsjoc.github.io/ .
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».