A hidden Markov model for matching spatial networks

Datasets of the same geographic space at different scales and temporalities are increasingly abundant, paving the way for new scientific research. These datasets require data integration, which implies linking homologous entities in a process called data matching that remains a challenging task, despite a quite substantial literature, because of data imperfections and heterogeneities. In this paper, we present an approach for matching spatial networks based on a hidden Markov model (HMM) that takes full benefit of the underlying topology of networks. The approach is assessed using four heterogeneous datasets (streets, roads, railway, and hydrographic networks), showing that the HMM algorithm is robust in regards to data heterogeneities and imperfections (geometric discrepancies and differences in level of details) and adaptable to match any type of spatial networks. It also has the advantage of requiring no mandatory parameters, as proven by a sensitivity exploration, except a distance threshold that filters potential matching candidates in order to speed-up the process. Finally, a comparison with a commonly cited approach highlights good matching accuracy and completeness

Exact Partitioning of High-order Planted Models with a Tensor Nuclear Norm Constraint

We study the problem of efficient exact partitioning of the hypergraphs generated by high-order planted models. A high-order planted model assumes some underlying cluster structures, and simulates high-order interactions by placing hyperedges among nodes. Example models include the disjoint hypercliques, the densest subhypergraphs, and the hypergraph stochastic block models. We show that exact partitioning of high-order planted models (a NP-hard problem in general) is achievable through solving a computationally efficient convex optimization problem with a tensor nuclear norm constraint. Our analysis provides the conditions for our approach to succeed on recovering the true underlying cluster structures, with high probability

A Coarse-To-Fine Approach to the Railway Rolling Stock Rotation Problem

We propose a new coarse-to-fine approach to solve certain linear programs by column generation. The problems that we address contain layers corresponding to different levels of detail, i.e., coarse layers as well as fine layers. These layers are utilized to design efficient pricing rules. In a nutshell, the method shifts the pricing of a fine linear program to a coarse counterpart. In this way, major decisions are taken in the coarse layer, while minor details are tackled within the fine layer. We elucidate our methodology by an application to a complex railway rolling stock rotation problem. We provide comprehensive computational results that demonstrate the benefit of this new technique for the solution of large scale problems

Zuordnungsproblem auf Hypergraphen

Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Hypergraph Assignment Problem (Abkürzung "HAP", dt.: Zuordnungsproblem auf Hypergraphen), einem Mengenzerlegungsproblem auf einem speziellen Typ von Hypergraphen. Das HAP verallgemeinert das Zuordnungsproblem von bipartiten Graphen auf eine Struktur, die wir bipartite Hypergraphen nennen, und ist durch eine Anwendung in der Umlaufplanung im Schienenverkehr motiviert. Die Hauptresultate betreffen die Komplexität, polyedrische Ergebnisse, die Analyse von Zufallsinstanzen sowie primale Methoden für das HAP. Wir beweisen, dass das HAP NP-schwer und APX-schwer ist, sogar wenn wir uns auf kleine Hyperkantengrößen und Hypergraphen mit einer speziellen, partitionierten Struktur beschränken. Darüber hinaus untersuchen wir die Komplexität der Mengenpackungs- sowie Mengenüberdeckungsrelaxierung und geben für bestimmte Fälle Approximations- und exakte Algorithmen mit einer polynomiellen Laufzeit an. Für das Polytop des Zuordnungsproblems ist eine vollständige lineare Beschreibung bekannt. Wir untersuchen daher auch das HAP-Polytop. Dafür ist die Anzahl der Facettenungleichungen schon für sehr kleine Problemgrößen sehr groß. Wir beschreiben eine Methode zur Aufteilung der Ungleichungen in Äquivalenzklassen, die ohne die Verwendung von Normalformen auskommt. Die Facetten in jeder Klasse können durch Symmetrien ineinander überführt werden. Es genügt, einen Repräsentanten aus jeder Klasse anzugeben, um ein vollständiges Bild der Polytopstruktur zu erhalten. Wir beschreiben den Algorithmus "HUHFA", der diese Klassifikation nicht nur für das HAP, sondern für beliebige kombinatorische Optimierungsprobleme, die Symmetrien enthalten, durchführt. Die größtmögliche HAP-Instanz, für die wir die vollständige lineare Beschreibung berechnen konnten, hat 14049 Facetten, die in 30 Symmetrieklassen aufgeteilt werden können. Wir können 16 dieser Klassen kombinatorisch interpretieren. Dafür verallgemeinern wir Odd-Set-Ungleichungen für das Matchingproblem unter Verwendung von Cliquen. Die Ungleichungen, die wir erhalten, sind gültig für Mengenpackungsprobleme in beliebigen Hypergraphen und haben eine klare kombinatorische Bedeutung. Die Analyse von Zufallsinstanzen erlaubt einen besseren Einblick in die Struktur von Hyperzuordnungen. Eine solche ausführliche Analyse wurde in der Literatur theoretisch und praktisch bereits für das Zuordnungsproblem durchgeführt. Als eine Verallgemeinerung dieser Ergebnisse für das HAP beweisen wir Schranken für den Erwartungswert einer Hyperzuordnung mit minimalen Kosten, die genau die Hälfte der maximal möglichen Anzahl an Hyperkanten, die keine Kanten sind, benutzt. In einem sog. vollständigen partitionierten Hypergraphen G2,2n mit Hyperkantenkosten, die durch unabhängig identisch exponentiell verteilte Zufallsvariablen mit Erwartungswert 1 bestimmt sind, liegt dieser Wert zwischen 0.3718 und 1.8310, wenn die Knotenanzahl gegen unendlich strebt. Schließlich entwickeln wir eine exakte kombinatorische Lösungsmethode für das HAP, die drei Ansätze kombiniert: Eine Nachbarschaftssuche mit Nachbarschaften exponentieller Größe, die Composite-Columns-Methode für das Mengenzerlegungsproblem sowie den Netzwerksimplexalgorithmus.This thesis deals with the hypergraph assignment problem (HAP), a set partitioning problem in a special type of hypergraph. The HAP generalizes the assignment problem from bipartite graphs to what we call bipartite hypergraphs, and is motivated by applications in railway vehicle rotation planning. The main contributions of this thesis concern complexity, polyhedral results, analyses of random instances, and primal methods for the HAP. We prove that the HAP is NP-hard and APX-hard even for small hyperedge sizes and hypergraphs with a special partitioned structure. We also study the complexity of the set packing and covering relaxations of the HAP, and present for certain cases polynomial exact or approximation algorithms. A complete linear description is known for the assignment problem. We therefore also study the HAP polytope. There, we have a huge number of facet-defining inequalities already for a very small problem size. We describe a method for dividing the inequalities into equivalence classes without resorting to a normal form. Within each class, facets are related by certain symmetries and it is sufficient to list one representative of each class to give a complete picture of the structural properties of the polytope. We propose the algorithm "HUHFA" for the classification that is applicable not only to the HAP but combinatorial optimization problems involving symmetries in general. In the largest possible HAP instance for which we could calculate the complete linear description, we have 14049 facets, which can be divided into 30 symmetry classes. We can combinatorially interpret 16 of these classes. This is possible by employing cliques to generalize the odd set inequalities for the matching problem. The resulting inequalities are valid for the polytope associated with the set packing problem in arbitrary hypergraphs and have a clear combinatorial meaning. An analysis of random instances provides a better insight into the structure of hyperassignments. Previous work has extensively analyzed random instances for the assignment problem theoretically and practically. As a generalization of these results for the HAP, we prove bounds on the expected value of a minimum cost hyperassignment that uses half of the maximum possible number of hyperedges that are not edges. In a certain complete partitioned hypergraph G2,2n with i. i. d. exponential random variables with mean 1 as hyperedge costs it lies between 0.3718 and 1.8310 if the vertex number tends to infinity. Finally, we develop an exact combinatorial solution algorithm for the HAP that combines three methods: A very large-scale neighborhood search, the composite columns method for the set partitioning problem, and the network simplex algorithm

A Hypergraph Multi-Exchange Heuristic for the Single-Source Capacitated Facility Location Problem

In this paper, we introduce a large-scale neighborhood search procedure for solving the single-source capacitated facility location problem (SSCFLP). The neighborhood structures are induced by innovative split multi-customer multi-exchanges, where clusters of customers assigned to one facility can be moved simultaneously to multiple destination facilities and vice versa. To represent these exchanges, we use two types of improvement hypergraphs. The improvement hypergraphs are built dynamically and the moving customers associated with each hyperedge are selected by solving heuristically a suitably defined mixed-integer program. We develop a hypergraph search framework, including forward and backward procedures, to identify improving solutions efficiently. Our proposed algorithm can obtain improving moves more quickly and even find better solutions than a traditional multi-exchange heuristic (Ahuja et al., 2004). In addition, when compared with the Kernel Search algorithm (Guastaroba and Speranza, 2014), which at present is the most effective for solving SSCFLP, our algorithm is not only competitive but can find better solutions or even the best known solution to some very large scale benchmark instances from the literature

The Hypergraph Assignment Problem

Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Hypergraph Assignment Problem (Abkürzung "HAP", dt.: Zuordnungsproblem auf Hypergraphen), einem Mengenzerlegungsproblem auf einem speziellen Typ von Hypergraphen. Das HAP verallgemeinert das Zuordnungsproblem von bipartiten Graphen auf eine Struktur, die wir bipartite Hypergraphen nennen, und ist durch eine Anwendung in der Umlaufplanung im Schienenverkehr motiviert. Die Hauptresultate betreffen die Komplexität, polyedrische Ergebnisse, die Analyse von Zufallsinstanzen sowie primale Methoden für das HAP. Wir beweisen, dass das HAP NP-schwer und APX-schwer ist, sogar wenn wir uns auf kleine Hyperkantengrößen und Hypergraphen mit einer speziellen, partitionierten Struktur beschränken. Darüber hinaus untersuchen wir die Komplexität der Mengenpackungs- sowie Mengenüberdeckungsrelaxierung und geben für bestimmte Fälle Approximations- und exakte Algorithmen mit einer polynomiellen Laufzeit an. Für das Polytop des Zuordnungsproblems ist eine vollständige lineare Beschreibung bekannt. Wir untersuchen daher auch das HAP-Polytop. Dafür ist die Anzahl der Facettenungleichungen schon für sehr kleine Problemgrößen sehr groß. Wir beschreiben eine Methode zur Aufteilung der Ungleichungen in Äquivalenzklassen, die ohne die Verwendung von Normalformen auskommt. Die Facetten in jeder Klasse können durch Symmetrien ineinander überführt werden. Es genügt, einen Repräsentanten aus jeder Klasse anzugeben, um ein vollständiges Bild der Polytopstruktur zu erhalten. Wir beschreiben den Algorithmus "HUHFA", der diese Klassifikation nicht nur für das HAP, sondern für beliebige kombinatorische Optimierungsprobleme, die Symmetrien enthalten, durchführt. Die größtmögliche HAP-Instanz, für die wir die vollständige lineare Beschreibung berechnen konnten, hat 14049 Facetten, die in 30 Symmetrieklassen aufgeteilt werden können. Wir können 16 dieser Klassen kombinatorisch interpretieren. Dafür verallgemeinern wir Odd-Set-Ungleichungen für das Matchingproblem unter Verwendung von Cliquen. Die Ungleichungen, die wir erhalten, sind gültig für Mengenpackungsprobleme in beliebigen Hypergraphen und haben eine klare kombinatorische Bedeutung. Die Analyse von Zufallsinstanzen erlaubt einen besseren Einblick in die Struktur von Hyperzuordnungen. Eine solche ausführliche Analyse wurde in der Literatur theoretisch und praktisch bereits für das Zuordnungsproblem durchgeführt. Als eine Verallgemeinerung dieser Ergebnisse für das HAP beweisen wir Schranken für den Erwartungswert einer Hyperzuordnung mit minimalen Kosten, die genau die Hälfte der maximal möglichen Anzahl an Hyperkanten, die keine Kanten sind, benutzt. In einem sog. vollständigen partitionierten Hypergraphen G2,2n mit Hyperkantenkosten, die durch unabhängig identisch exponentiell verteilte Zufallsvariablen mit Erwartungswert 1 bestimmt sind, liegt dieser Wert zwischen 0.3718 und 1.8310, wenn die Knotenanzahl gegen unendlich strebt. Schließlich entwickeln wir eine exakte kombinatorische Lösungsmethode für das HAP, die drei Ansätze kombiniert: Eine Nachbarschaftssuche mit Nachbarschaften exponentieller Größe, die Composite-Columns-Methode für das Mengenzerlegungsproblem sowie den Netzwerksimplexalgorithmus