The Impact of Implied Constraints on MaxSAT B2B Instances

The B2B scheduling optimization problem consists of finding a schedule of a set of meetings between pairs of participants, minimizing their number of idle time periods. Recent works have shown that SAT-based approaches are state-of-the-art on this problem. One interesting feature of such approaches is the use of implied constraints. In this work, we provide an experimental setting to study the impact of using these implied constraints in MaxSAT B2B instances. To this purpose and due to the reduced number of existing real-world B2B instances, we propose a random B2B instance generation model, which reproduces certain features of these problems. In our experimental analysis, we show that the impact of using some implied constraints in the MaxSAT encodings depends on the characteristics of the problem, and we also analyze the benefits of combining them. Finally, we give some insights on how a MaxSAT solver is able to exploit these implied constraints.Spanish Government RTI2018-095609-B-I00French National Research Agency (ANR) ANR-19-CHIA-0013-01Juan de la Cierva program - MCIN IJC2019040489-IAE

Solving Optimization Problems via Maximum Satisfiability : Encodings and Re-Encodings

NP-hard combinatorial optimization problems are commonly encountered in numerous different domains. As such efficient methods for solving instances of such problems can save time, money, and other resources in several different applications. This thesis investigates exact declarative approaches to combinatorial optimization within the maximum satisfiability (MaxSAT) paradigm, using propositional logic as the constraint language of choice. Specifically we contribute to both MaxSAT solving and encoding techniques. In the first part of the thesis we contribute to MaxSAT solving technology by developing solver independent MaxSAT preprocessing techniques that re-encode MaxSAT instances into other instances. In order for preprocessing to be effective, the total time spent re-encoding the original instance and solving the new instance should be lower than the time required to directly solve the original instance. We show how the recently proposed label-based framework for MaxSAT preprocessing can be efficiently integrated with state-of-art MaxSAT solvers in a way that improves the empirical performance of those solvers. We also investigate the theoretical effect that label-based preprocessing has on the number of iterations needed by MaxSAT solvers in order to solve instances. We show that preprocessing does not improve best-case performance (in the number of iterations) of MaxSAT solvers, but can improve the worst-case performance. Going beyond previously proposed preprocessing rules we also propose and evaluate a MaxSAT-specific preprocessing technique called subsumed label elimination (SLE). We show that SLE is theoretically different from previously proposed MaxSAT preprocessing rules and that using SLE in conjunction with other preprocessing rules improves empirical performance of several MaxSAT solvers. In the second part of the thesis we propose and evaluate new MaxSAT encodings to two important data analysis tasks: correlation clustering and bounded treewidth Bayesian network learning. For both problems we empirically evaluate the resulting MaxSAT-based solution approach with other exact algorithms for the problems. We show that, on many benchmarks, the MaxSAT-based approach is faster and more memory efficient than other exact approaches. For correlation clustering, we also show that the quality of solutions obtained using MaxSAT is often significantly higher than the quality of solutions obtained by approximative (inexact) algorithms. We end the thesis with a discussion highlighting possible further research directions.Kombinatorinen optimointi on laajasti tutkittu matematiikan ja tietojenkäsittelytieteen osa-alue. Kombinatorisissa optimointiongelmissa diskreetin ratkaisujen joukon yli määritelty kustannusfunktio määrittää kunkin ratkaisun hyvyyden. Tehtävänä on löytää sallittujen ratkaisujen joukosta kustannusfunktion mukaan paras mahdollinen. Esimerkiksi niin sanotussa kauppamatkustajan ongelmassa annettuna joukko kaupunkeja tavoitteena on löytää lyhin mahdollinen reitti, jota kulkemalla voidaan käydä kaikissa kaupungeissa. Kauppamatkustajan ongelma sekä monet muut kombinatoriset optimointiongelmat ovat laskennallisesti haastavia, tarkemmin ilmaistuna NP-vaikeita. Haastavia kombinatorisia optimointiongelmia esiintyy monilla eri tieteen ja teollisuuden aloilla; esimerkiksi useat koneoppimiseen liittyvät ongelmat voidaan esittää kombinatorisina optimointiongelmina. Kombinatoristen optimointiongelmien moninaisuus motivoi tehokkaiden ratkaisualgoritmien kehitystä. Väitöskirjassa kehitetään deklaratiivisia ratkaisumenetelmiä NP-vaikeille optimointiongelmille. Deklaratiivinen ratkaisumenetelmä olettaa, että ratkaistavalle ongelmalle on olemassa jonkin matemaattisen rajoitekielen rajoitemalli, joka kuvaa kunkin ongelman instanssin joukkona matemaattisia rajoitteita siten, että kunkin rajoiteinstanssin optimaalinen ratkaisu voidaan tulkita alkuperäisen ongelman optimaalisena ratkaisuna. Deklaratiivisessa ratkaisumenetelmässä ratkaistavan optimointiongelman instanssi ratkaistaan kuvaamalla ensin instanssi rajoitemallilla joukoksi rajoitteita ja ratkaisemalla sitten rajoiteinstanssi rajoitekielen ratkaisualgoritmilla. Työssä käytetään lauselogiikkaa rajoitekielenä ja keskitytään lauselogiikan toteutuvuusongelman (SAT) laajennukseen optimointiongelmille. Tätä ongelmaa kutsutaan nimellä MaxSAT. Työssä kehitetään sekä sekä yleisiä MaxSAT-ratkaisumenetelmiä että MaxSAT-malleja tietyille koneoppimiseen liittyville optimointiongelmille. Väitöskirjan keskeiset kontribuutiot esitellään kahdessa osassa. Ensimmäisessä osassa kehitetään MaxSAT-ratkaisumenetelmiä, tarkemmin sanottuna MaxSAT-esikäsittelymenetelmiä. Esikäsittelymenetelmät ovat tehokkaasti laskettavissa olevia päättelysääntöjä (esikäsittelysääntöjä), joita käyttämällä annettuja MaxSAT-instansseja voidaan yksinkertaistaa. Esikäsittelyn tavoitteena on tehdä MaxSAT-instansseista helpommin ratkaistavia käytännössä. Väitöstyössä: i) esitellään tapa integroida keskeiset lauselogiikan toteutuvuusongelman esikäsittelysäännöt nykyaikaisiin MaxSAT-ratkaisualgoritmeihin ii) analysoidaan esikäsittelyn vaikutusta ratkaisualgoritmien käyttäytymiseen ja iii) esitellään uusi MaxSAT-esikäsittelysääntö. Kaikkia kontribuutioita MaxSAT-esikäsittelyyn analysoidaan sekä teoreettisella että kokeellisella tasolla. Kirjan toisessa osassa kehitetään MaxSAT-malleja kahdelle koneoppimiseen liittyvälle optimointiongelmalle: korrelaatioklusteroinnille ja Bayes-verkkojen rakenteenoppimisongelmalle. Kehitettäviä malleja analysoidaan sekä teoreettisesti, että kokeellisesti. Teoreettisella tasolla mallit todistetaan oikeellisiksi. Kokeellisella tasolla osoitetaan, että mallit mahdollistavat alkuperäisten ongelmien instanssien tehokkaan ratkaisemisen aiemmin näille ongelmille esiteltyihin eksakteihin ratkaisualgoritmeihin verrattuna

The tenant as customer: does good service enhance the financial performance of commercial real estate?

The motivation for this research was to investigate whether both parties benefit if landlords treat tenants as valued customers. Are satisfied occupiers more likely to renew their lease and recommend the landlord to others? Does this, in turn, improve the financial performance of commercial properties? This research analyses data from 4500 interviews with occupiers of UK commercial property to determine which factors affect occupiers’ satisfaction with the property management service they receive. Various statistical techniques are employed, including Structural Equation Modelling, Ordinary Least Squares Regression and Logistic Regression. Results are presented for four sectors of commercial property – retailers in Shopping Centres, managers of retail warehouses on Retail Parks, occupiers of Office buildings, and occupiers of light industrial units on Industrial Estates. Although the precise determinants of occupiers’ overall satisfaction are found to differ between the sectors, the most important factor for all occupiers is satisfaction with property management. The key determinant of lease renewal intentions is the perception of receiving value-for-money for rent, whilst ‘Empathy’ and ‘Assurance’ are particularly relevant to occupiers’ willingness to recommend their landlord. Perception of receiving value for money is largely influenced by the reliability of the property management service. Following this part of the research, occupier satisfaction ratings and property returns are analysed for 273 properties over an 11-year period, to explore the relationship for the different sectors of commercial property. Positive correlations are found between the satisfaction of occupiers at a property and the risk-adjusted financial returns at that property, measured by reference to IPD benchmarks. The relationship is found to be particularly strong for the retail sector. It also appears stronger during the Global Financial Crisis, indicating that attention to satisfying the needs of occupiers might reduce void periods and maintain rental income when property supply exceeds demand