An Exact Algorithm for Multicommodity Network Design Under Stochastic Interdictions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study the multicommodity network design problem by considering the effects of disruptions under an uncertain interdiction budget. The goal is to install links between nodes to satisfy the demand for different commodities with minimum installation cost and the weighted sum of flow costs before and after interdictions. Using the designer-interdictor-designer framework, we present a trilevel mixed-integer stochastic network design model. In the first level, the designer selects a subset of links to install and route flows under normal conditions. Most studies in the literature assume that the interdiction budget is known to the decision maker (network designer) with certainty; however, in practice, the designer is not aware of interdiction capabilities. Therefore, the designer’s objective is to minimize the installation cost and the weighted sum of pre-interdiction and expected post-interdiction costs. In the second level, the interdictor interdicts a subset of installed arcs with a limited interdiction budget. In the third level, the designer optimizes the flow over the surviving links in the residual network. Furthermore, we extend the model to consider the uncertainty in the demand besides uncertain interdiction budget. We present a branch-and-Benders-cut algorithm to solve the proposed model. The algorithm is enhanced through the use of several features such as multicut reformulation, warm start, variable fixing, cut selection, penalty reformulation, generation of strong Pareto-optimal cuts, and supervalid and valid inequalities. Extensive computational experiments are performed to evaluate the efficiency and robustness of the proposed algorithmic refinements. We compare the performance of our algorithm with a state-of-the-art, general-purpose stochastic mixed-integer bilevel linear optimization solver and show that our algorithm is faster by orders of magnitude. Our results demonstrate that the branch-and-Benders-cut algorithm combined with some of these acceleration techniques solves large-scale instances with up to 20 nodes, 220 arcs, and 200 commodities. Furthermore, we present a sensitivity analysis to highlight the advantages of stochastic design over deterministic design when the interdiction budget is uncertain. History: Accepted by Andrea Lodi, Area Editor for Design & Analysis of Algorithms–Discrete. Funding: This research was supported by grants from the National Science and Engineering Research Council of Canada (NSERC) [Grants 2017-06732, 2021-04139]. S. M. Vaziri acknowledges the support of the Fonds de recherche du Québec for an FRQNT doctoral research scholarship [Grant B2X/304415-2021]. 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.2023.0286 ) as well as from the IJOC GitHub software repository ( https://github.com/INFORMSJoC/2023.0286 ). 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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) | 0,009 | 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 ».