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Enregistrement W4406727639 · doi:10.11606/d.45.2024.tde-22012025-113608

On rounding algorithms for the 2-edge-connected spanning subgraph problem

2024· dissertation· en· W4406727639 sur OpenAlexfundno aff
Gabriel Morete de Azevedo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVLSI and FPGA Design Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversity of WaterlooFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésRoundingEnhanced Data Rates for GSM EvolutionComputer scienceAlgorithmCombinatoricsMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A connected loopless graph is 2-edge-connected if it remains connected after the removal of at most one of its edges. Many combinatorial optimization problems seek, for a given graph with costs on its edges, a spanning subgraph satisfying certain connectivity constraints. The minimum 2-edge-connected spanning subgraph problem (2-ECSSP) is a problem of this type. It can be formulated as an integer linear program that selects edges of minimum total cost satisfying the restriction that every cut of the given graph is covered by at least two of the selected edges. This problem is known to be NP-hard. This thesis develops rounding algorithms for three variants of 2-ECSSP, focusing on rounding half-integral solutions of the corresponding linear relaxation. This family of solutions often yields the largest known integrality ratio for various subproblems of 2-ECSSP. The first problem we investigate is the half-integral 2-ECSSP with unrestricted costs. We develop a novel 5/3-rounding that, to the best of our knowledge, is the first one with a factor better than 2. Moreover, we design a reduction scheme, restricting the problem to 4-edge-connected graphs with maximum degree at most five. Then, we study the matching augmentation problem (MAP), a subproblem of 2-ECSSP in which the edge costs are either 0 or 1 and the zero cost edges define a matching. We survey a better-than-2-approximation, obtained in 2022 by Bamas, Drygala, and Svensson, presenting a comprehensive proof of their result and determining an improved factor. Additionally, we address conjectures posed in their work and present computational experiments to support our findings. Finally, we discuss the 2-edge-connected spanning multisubgraph problem (2-ECSMP), a variation of 2-ECSSP in which multiple copies of the same edge can be selected. We survey a recent work by Boyd et al. on a 4/3-rounding for the half-integral 2-ECSMP and leverage their techniques to prove novel decomposition theorems for 4-regular 4-edge-connected graphs. Finally, we pose two conjectures concerning extensions of the decomposition results, suggesting new research directions.

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 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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