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Enregistrement W4415897674 · doi:10.1016/j.ejco.2025.100122

On the integration of Dantzig-Wolfe and Fenchel decompositions via directional normalizations

2025· article· en· W4415897674 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEURO Journal on Computational Optimization · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Optimization Algorithms Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre National d’Etudes Spatiales
Mots-clésNormalization (sociology)Linear programmingInteger programmingInteger (computer science)DecompositionConvergence (economics)Dual (grammatical number)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strengthening linear relaxations and the bounds of mixed integer linear programs has been an active research topic for decades. Enumeration-based methods for integer programming like linear programming-based branch-and-bound exploit strong dual bounds to discard unpromising regions of the feasible space. In this paper, we consider the strengthening of linear programs via a composite of Dantzig-Wolfe and Fenchel decompositions. We provide geometric interpretations of these two standard methods. Motivated by these geometric interpretations, we introduce a novel approach for solving Fenchel sub-problems and introduce a novel algorithmic method originally combining Dantzig-Wolfe and Fenchel decompositions. We carry out extensive computational experiments assessing the performance of the novel method on the unsplittable flow problem. This new approach gives very promising results when compared to usual decomposition methods. • We introduce a novel approach to the Fenchel sub-problem when a directional normalization is used. The proposed method possesses reduces the numerical instabilities of a direct resolution approach commonly used. We show that the new approach solves the Fenchel sub-problem in finitely many iterations. • We introduce a new decomposition method inspired by both the Dantzig-Wolfe and the Fenchel decompositions. The method uses a Dantzig-Wolfe master problem and a Fenchel master problem. A Fenchel sub-problem guided with a directional normalization is used to coordinate the two master problems. • Although the theory behind the new method is general, we expect this method to outperform the Dantzig-Wolfe decomposition mainly when the latter suffers from convergence issues due to degeneracy. To highlight this we conduct an extensive computational study on the unsplittable flow problems for which the Dantzig-Wolfe decomposition is known to suffer from convergence issues. The new method is shown to perform well; especially on instances presenting high degrees of degeneracy. We provide a possible explanation of the resilience of our method to degeneracy based on our findings.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,324 · 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