כתבה
arXiv cs.AI ·
גילוי תמיכה עם ריבוי משקלים לשם זרימת רשת קבועה
Support Discovery With Iteratively Reweighted Least Squares for Fixed-Charge Network Flow
פותח אלגוריתם חדש לפתרון בעיות זרימת רשת קבועה. האלגוריתם משתמש במסגרת ריבוי משקלים ומצליח לשפר את איכות הפתרון.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.09295v1 Announce Type: cross Abstract: The fixed-charge network flow problem (FCNFP) couples continuous flow allocation with discrete arc-activation decisions, making it a canonical but computationally challenging model for a variety of network design and resource allocation problems. Exact mixed-integer linear programming formulations capture the fixed-charge structure faithfully, but often become difficult to solve on large networks. We propose a scalable continuous-optimization algorithm for large-scale single-commodity FCNFP based on an iteratively reweighted least-squares (IRLS) framework. The method replaces the discontinuous fixed-charge and linear arc cost objective with a smooth nonconvex Lasry--Lions surrogate and solves a sequence of weighted quadratic flow subproblem
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית