Submodular Minimization in the Context of Modern LP and MILP Methods and Solvers

机译：现代LP和MILP方法和求解器背景下的亚模最小化

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We consider the application of mixed-integer linear programming (MILP) solvers to the minimization of submodular functions. We evaluate common large-scale linear-programming (LP) techniques (e.g., column generation, row generation, dual stabilization) for solving a LP reformulation of the submodular minimization (SM) problem. We present heuristics based on the LP framework and a MILP solver. We evaluated the performance of our methods on a test bed of min-cut and matroid-intersection problems formulated as SM problems.

机译：我们考虑将混合整数线性规划（MILP）求解器应用到最小化子模块函数中。我们评估了常见的大规模线性编程（LP）技术（例如列生成，行生成，双重稳定），以解决子模最小化（SM）问题的LP重新编制。我们介绍基于LP框架和MILP求解器的启发式方法。我们在制定为SM问题的最小切割和拟阵相交问题的测试台上评估了我们方法的性能。

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来源
《International symposium on experimental algorithms》|2015年|193-204|共12页
会议地点
作者
Andrew Orso; Jon Lee; Siqian Shen;
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会议组织
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正文语种
中图分类
关键词
Submodular minimization; Lovasz extension; Column generation; Row generation; Dual stabilization;

机译：亚模最小化Lovasz扩展名;列生成;行生成;双重稳定;

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