New Characterizations and Efficient Local Search for General Integer Linear Programming

Integer linear programming (ILP) models a wide range of practical combinatorial optimization problems and has significant impacts in industry and management sectors. This work proposes new characterizations of ILP with the concept of boundary solutions. Motivated by the new characterizations, we develop an efficient local search solver, which is the first local search solver for general ILP validated on a large heterogeneous problem dataset. We propose a new local search framework that switches between three modes, namely Search, Improve, and Restore modes. We design tailored operators adapted to different modes, thus improving the quality of the current solution according to different situations. For the Search and Restore modes, we propose an operator named tight move, which adaptively modifies variables' values, trying to make some constraint tight. For the Improve mode, an efficient operator lift move is proposed to improve the quality of the objective function while maintaining feasibility. Putting these together, we develop a local search solver for integer linear programming called Local-ILP. Experiments conducted on the MIPLIB dataset show the effectiveness of our solver in solving large-scale hard integer linear programming problems within a reasonably short time. Local-ILP is competitive and complementary to the state-of-the-art commercial solver Gurobi and significantly outperforms the state-of-the-art non-commercial solver SCIP. Moreover, our solver establishes new records for 6 MIPLIB open instances. The theoretical analysis of our algorithm is also presented, which shows our algorithm could avoid visiting unnecessary regions and also maintain good connectivity of targeted solutions.Comment: 36 pages, 2 figures, 7 table

Approximation Strategies for Generalized Binary Search in Weighted Trees

International audienceWe consider the following generalization of the binary search problem. A search strategy is required to locate an unknown target node $t$ in a given tree $T$. Upon querying a node $v$ of the tree, the strategy receives as a reply an indication of the connected component of $T\setminus\{v\}$ containing the target $t$. The cost of querying each node is given by a known non-negative weight function, and the considered objective is to minimize the total query cost for a worst-case choice of the target. Designing an optimal strategy for a weighted tree search instance is known to be strongly NP-hard, in contrast to the unweighted variant of the problem which can be solved optimally in linear time. Here, we show that weighted tree search admits a quasi-polynomial time approximation scheme: for any $0 < \varepsilon < 1$, there exists a $(1+\varepsilon)$-approximation strategy with a computation time of $n^{O(\log n / \varepsilon^2)}$. Thus, the problem is not APX-hard, unless $NP \subseteq DTIME(n^{O(\log n)})$. By applying a generic reduction, we obtain as a corollary that the studied problem admits a polynomial-time $O(\sqrt{\log n})$-approximation. This improves previous $\hat O(\log n)$-approximation approaches, where the $\hat O$-notation disregards $O(\mathrm{poly}\log\log n)$-factors

Aspects de l'efficacité dans des problèmes sélectionnés pour des calculs sur les graphes de grande taille

Cette thèse présente trois travaux liés à la conception d’algorithmes efficaces applicables à des graphes de grande taille. Dans le premier travail, nous nous plaçons dans le cadre du calcul centralisé, et ainsi la question de la généralisation des décompositions modulaires et de la conception d’un algorithme efficace pour ce problème. La décomposition modulaire et la détection de module, sont des moyens de révéler et d’analyser les propriétés modulaires de données structurées. Comme la décomposition modulaire classique est bien étudiée et possède un algorithme de temps linéaire optimal, nous étudions d’abord les généralisations de ces concepts en hypergraphes. C’est un sujet peu étudié mais qui permet de trouver de nouvelles structurations dans les familles de parties. Nous présentons ici des résultats positifs obtenus pour trois définitions de la décomposition modulaire dans les hypergraphes de la littérature. Nous considérons également la généralisation en permettant des erreurs dans les modules de graphes classiques et présentons des résultats négatifs pour deux telles définitions. Le deuxième travail est sur des requêtes de données dans un graphe. Ici, le modèle diffère des scénarios classiques dans le sens que nous ne concevons pas d’algorithmes pour résoudre un problème original, mais nous supposons qu’il existe un oracle fournissant des informations partielles sur la solution de problème initial, où les oracle ont une consommation de temps ou de ressources de requête que nous modélisons en tant que coûts, et nous avons besoin d’un algorithme décidant comment interroger efficacement l’oracle pour obtenir la solution exacte au problème initial. L’efficacité ici concerne le coût de la requête. Nous étudions un problème de la méthode de dichotomie généralisée pour lequel nous calculons une stratégie d’interrogation efficace afin de trouver une cible cachée dans le graphe. Nous présentons les résultats de nos travaux sur l’approximation de la stratégie optimale de recherche en dichotomie généralisée sur les arbres pondérés. Notre troisième travail est sur la question de l’efficacité de la mémoire. La configuration dans laquelle nous étudions sont des calculs distribués et avec la limitation en mémoire. Plus précisément, chaque nœud stocke ses données locales en échangeant des données par transmission de messages et est en mesure de procéder à des calculs locaux. Ceci est similaire au modèle LOCAL / CONGEST en calcul distribué, mais notre modèle requiert en outre que chaque nœud ne puisse stocker qu’un nombre constant de variables w.r.t. son degré. Ce modèle peut également décrire des algorithmes naturels. Nous implémentons une procédure existante de repondération multiplicative pour approximer le problème de flux maximal sur ce modèle. D’un point de vue méthodologique, les trois types d’efficacité que nous avons étudiées correspondent aux trois types de scénarios suivants: – Le premier est le plus classique. Considérant un problème, nous essayons de concevoir à la main l’algorithme le plus efficace. – Dans le second, l’efficacité est considérée comme un objectif. Nous modélisons les coûts de requête comme une fonction objectif, et utilisons des techniques d’algorithme d’approximation pour obtenir la conception d’une stratégie efficace. – Dans le troisième, l’efficacité est en fait posée comme une contrainte de mémoire et nous concevons un algorithme sous cette contrainte.This thesis presents three works on different aspects of efficiency of algorithm design for large scale graph computations. In the first work, we consider a setting of classical centralized computing, and we consider the question of generalizing modular decompositions and designing time efficient algorithm for this problem. Modular decomposition, and more broadly module detection, are ways to reveal and analyze modular properties in structured data. As the classical modular decomposition is well studied and have an optimal linear time algorithm, we firstly study the generalizations of these concepts to hypergraphs and present here positive results obtained for three definitions of modular decomposition in hypergraphs from the literature. We also consider the generalization of allowing errors in classical graph modules and present negative results for two this kind of definitions. The second work focuses on graph data query scenarios. Here the model differs from classical computing scenarios in that we are not designing algorithms to solve an original problem, but we assume that there is an oracle which provides partial information about the solution to the original problem, where oracle queries have time or resource consumption, which we model as costs, and we need to have an algorithm deciding how to efficiently query the oracle to get the exact solution to the original problem, thus here the efficiency is addressing to the query costs. We study the generalized binary search problem for which we compute an efficient query strategy to find a hidden target in graphs. We present the results of our work on approximating the optimal strategy of generalized binary search on weighted trees. Our third work draws attention to the question of memory efficiency. The setup in which we perform our computations is distributed and memory restricted. Specifically, every node stores its local data, exchanging data by message passing, and is able to proceed local computations. This is similar to the LOCAL/CONGEST model in distributed computing, but our model additionally requires that every node can only store a constant number of variables w.r.t. its degree. This model can also describe natural algorithms. We implement an existing procedure of multiplicative reweighting for approximating the maximum s–t flow problem on this model, this type of methodology may potentially provide new opportunities for the field of local or natural algorithms. From a methodological point of view, the three types of efficiency concerns correspond to the following types of scenarios: the first one is the most classical one given the problem, we try to design by hand the more efficient algorithm; the second one, the efficiency is regarded as an objective function .where we model query costs as an objective function, and using approximation algorithm techniques to get a good design of efficient strategy; the third one, the efficiency is in fact posed as a constraint of memory and we design algorithm under this constraint

Aspects de l’efficacité dans des problèmes sélectionnés pour des calculs sur les graphes de grande taille

This thesis presents three works on different aspects of efficiency of algorithm design for large scale graph computations.In the first work, we consider a setting of classical centralized computing, and we consider the question of generalizing modular decompositions and designing time- efficient algorithm for this problem. Modular decomposition, and more broadly module detection, are ways to reveal and analyze modular properties in structured data. As the classical modular decomposition is well studied and have an optimal linear-time algorithm, we firstly study the generalizations of these concepts to hy- pergraphs and present here positive results obtained for three definitions of modular decomposition in hypergraphs from the literature. We also consider the generaliza- tion of allowing errors in classical graph modules and present negative results for two this kind of definitions.The second work focuses on graph data query scenarios. Here the model differs from classical computing scenarios in that we are not designing algorithms to solve an original problem, but we assume that there is an oracle which provides partial information about the solution to the original problem, where oracle queries have time or resource consumption, which we model as costs, and we need to have an algorithm deciding how to efficiently query the oracle to get the exact solution to the original problem, thus here the efficiency is addressing to the query costs. We study the generalized binary search problem for which we compute an efficient query strategy to find a hidden target in graphs. We present the results of our work on approximating the optimal strategy of generalized binary search on weighted trees.Our third work draws attention to the question of memory efficiency. The setup in which we perform our computations is distributed and memory-restricted. Specif- ically, every node stores its local data, exchanging data by message passing, and is able to proceed local computations. This is similar to the LOCAL/CONGEST model in distributed computing, but our model additionally requires that every node can only store a constant number of variables w.r.t. its degree. This model can also describe natural algorithms. We implement an existing procedure of multiplicative reweighting for approximating the maximum s–t flow problem on this model, this type of methodology may potentially provide new opportunities for the field of local or natural algorithms.From a methodological point of view, the three types of efficiency concerns cor- respond to the following types of scenarios: the first one is the most classical one – given the problem, we try to design by hand the more efficient algorithm; the second one, the efficiency is regarded as an objective function – where we model query costs as an objective function, and using approximation algorithm techniques to get a good design of efficient strategy; the third one, the efficiency is in fact posed as a constraint of memory and we design algorithm under this constraint.Cette thèse présente trois travaux liés à la conception d’algorithmes efficaces ap- plicables à des graphes de grande taille.Dans le premier travail, nous nous plaçons dans le cadre du calcul centralisé, et ainsi la question de la généralisation des décompositions modulaires et de la conception d’un algorithme efficace pour ce problème. La décomposition modulaire et la détection de module, sont des moyens de révéler et d’analyser les propriétés modulaires de données structurées. Comme la décomposition modulaire classique est bien étudiée et possède un algorithme de temps linéaire optimal, nous étudions d’abord les généralisations de ces concepts en hypergraphes. C’est un sujet peu étudié mais qui permet de trouver de nouvelles structurations dans les familles de parties. Nous présentons ici des résultats positifs obtenus pour trois définitions de la décomposition modulaire dans les hypergraphes de la littérature. Nous considérons également la généralisation en permettant des erreurs dans les modules de graphes classiques et présentons des résultats négatifs pour deux telles définitions.Le deuxième travail est sur des requêtes de données dans un graphe. Ici, le modèle diffère des scénarios classiques dans le sens que nous ne concevons pas d’algorithmes pour résoudre un problème original, mais nous supposons qu’il existe un oracle four- nissant des informations partielles sur la solution de problème initial, où les oracle ont une consommation de temps ou de ressources de requête que nous modélisons en tant que coûts, et nous avons besoin d’un algorithme décidant comment interroger efficacement l’oracle pour obtenir la solution exacte au problème initial. L’efficacité ici concerne le coût de la requête. Nous étudions un problème de la méthode de di- chotomie généralisée pour lequel nous calculons une stratégie d’interrogation efficace afin de trouver une cible cachée dans le graphe. Nous présentons les résultats de nos travaux sur l’approximation de la stratégie optimale de recherche en dichotomie généralisée sur les arbres pondérés.Notre troisième travail est sur la question de l’efficacité de la mémoire. La config- uration dans laquelle nous étudions sont des calculs distribués et avec la limitation en mémoire. Plus précisément, chaque nœud stocke ses données locales en échangeant des données par transmission de messages et est en mesure de procéder à des calculs locaux. Ceci est similaire au modèle LOCAL / CONGEST en calcul distribué, mais notre modèle requiert en outre que chaque nœud ne puisse stocker qu’un nombre constant de variables w.r.t. son degré. Ce modèle peut également décrire des al- gorithmes naturels. Nous implémentons une procédure existante de repondération multiplicative pour approximer le problème de flux maximal sur ce modèle.D’un point de vue méthodologique, les trois types d’efficacité que nous avons étudiées correspondent aux trois types de scénarios suivants:– Le premier est le plus classique. Considérant un problème, nous essayons de concevoir à la main l’algorithme le plus efficace.– Dans le second, l’efficacité est considérée comme un objectif. Nous mod- élisons les coûts de requête comme une fonction objectif, et utilisons des techniques d’algorithme d’approximation pour obtenir la conception d’une stratégie efficace.– Dans le troisième, l’efficacité est en fait posée comme une contrainte de mémoire et nous concevons un algorithme sous cette contrainte

Aspects de l’efficacité dans des problèmes sélectionnés pour des calculs sur les graphes de grande taille

This thesis presents three works on different aspects of efficiency of algorithm design for large scale graph computations.In the first work, we consider a setting of classical centralized computing, and we consider the question of generalizing modular decompositions and designing time- efficient algorithm for this problem. Modular decomposition, and more broadly module detection, are ways to reveal and analyze modular properties in structured data. As the classical modular decomposition is well studied and have an optimal linear-time algorithm, we firstly study the generalizations of these concepts to hy- pergraphs and present here positive results obtained for three definitions of modular decomposition in hypergraphs from the literature. We also consider the generaliza- tion of allowing errors in classical graph modules and present negative results for two this kind of definitions.The second work focuses on graph data query scenarios. Here the model differs from classical computing scenarios in that we are not designing algorithms to solve an original problem, but we assume that there is an oracle which provides partial information about the solution to the original problem, where oracle queries have time or resource consumption, which we model as costs, and we need to have an algorithm deciding how to efficiently query the oracle to get the exact solution to the original problem, thus here the efficiency is addressing to the query costs. We study the generalized binary search problem for which we compute an efficient query strategy to find a hidden target in graphs. We present the results of our work on approximating the optimal strategy of generalized binary search on weighted trees.Our third work draws attention to the question of memory efficiency. The setup in which we perform our computations is distributed and memory-restricted. Specif- ically, every node stores its local data, exchanging data by message passing, and is able to proceed local computations. This is similar to the LOCAL/CONGEST model in distributed computing, but our model additionally requires that every node can only store a constant number of variables w.r.t. its degree. This model can also describe natural algorithms. We implement an existing procedure of multiplicative reweighting for approximating the maximum s–t flow problem on this model, this type of methodology may potentially provide new opportunities for the field of local or natural algorithms.From a methodological point of view, the three types of efficiency concerns cor- respond to the following types of scenarios: the first one is the most classical one – given the problem, we try to design by hand the more efficient algorithm; the second one, the efficiency is regarded as an objective function – where we model query costs as an objective function, and using approximation algorithm techniques to get a good design of efficient strategy; the third one, the efficiency is in fact posed as a constraint of memory and we design algorithm under this constraint.Cette thèse présente trois travaux liés à la conception d’algorithmes efficaces ap- plicables à des graphes de grande taille.Dans le premier travail, nous nous plaçons dans le cadre du calcul centralisé, et ainsi la question de la généralisation des décompositions modulaires et de la conception d’un algorithme efficace pour ce problème. La décomposition modulaire et la détection de module, sont des moyens de révéler et d’analyser les propriétés modulaires de données structurées. Comme la décomposition modulaire classique est bien étudiée et possède un algorithme de temps linéaire optimal, nous étudions d’abord les généralisations de ces concepts en hypergraphes. C’est un sujet peu étudié mais qui permet de trouver de nouvelles structurations dans les familles de parties. Nous présentons ici des résultats positifs obtenus pour trois définitions de la décomposition modulaire dans les hypergraphes de la littérature. Nous considérons également la généralisation en permettant des erreurs dans les modules de graphes classiques et présentons des résultats négatifs pour deux telles définitions.Le deuxième travail est sur des requêtes de données dans un graphe. Ici, le modèle diffère des scénarios classiques dans le sens que nous ne concevons pas d’algorithmes pour résoudre un problème original, mais nous supposons qu’il existe un oracle four- nissant des informations partielles sur la solution de problème initial, où les oracle ont une consommation de temps ou de ressources de requête que nous modélisons en tant que coûts, et nous avons besoin d’un algorithme décidant comment interroger efficacement l’oracle pour obtenir la solution exacte au problème initial. L’efficacité ici concerne le coût de la requête. Nous étudions un problème de la méthode de di- chotomie généralisée pour lequel nous calculons une stratégie d’interrogation efficace afin de trouver une cible cachée dans le graphe. Nous présentons les résultats de nos travaux sur l’approximation de la stratégie optimale de recherche en dichotomie généralisée sur les arbres pondérés.Notre troisième travail est sur la question de l’efficacité de la mémoire. La config- uration dans laquelle nous étudions sont des calculs distribués et avec la limitation en mémoire. Plus précisément, chaque nœud stocke ses données locales en échangeant des données par transmission de messages et est en mesure de procéder à des calculs locaux. Ceci est similaire au modèle LOCAL / CONGEST en calcul distribué, mais notre modèle requiert en outre que chaque nœud ne puisse stocker qu’un nombre constant de variables w.r.t. son degré. Ce modèle peut également décrire des al- gorithmes naturels. Nous implémentons une procédure existante de repondération multiplicative pour approximer le problème de flux maximal sur ce modèle.D’un point de vue méthodologique, les trois types d’efficacité que nous avons étudiées correspondent aux trois types de scénarios suivants:– Le premier est le plus classique. Considérant un problème, nous essayons de concevoir à la main l’algorithme le plus efficace.– Dans le second, l’efficacité est considérée comme un objectif. Nous mod- élisons les coûts de requête comme une fonction objectif, et utilisons des techniques d’algorithme d’approximation pour obtenir la conception d’une stratégie efficace.– Dans le troisième, l’efficacité est en fait posée comme une contrainte de mémoire et nous concevons un algorithme sous cette contrainte

Efficient and reliable MAC-layer broadcast for IEEE 802.15.4 Wireless Sensor Networks

International audienceIEEE 802.15.4 represents a widely used MAC-layer standard for Wireless Sensor Networks. In multihop topologies, the protocol exploits a cluster-tree and organizes the transmis- sions by alternating sleeping and active periods in a superframe delimited by beacons. In this paper, we propose a new Contention Broadcast Only Period to limit beacon collisions and to reduce bandwidth wastage due to variable beacon durations. We adopt a CSMA-approach during the Contention Broadcast Only Period to efficiently deliver both beacon and broadcast packets. We also propose to use broadcast sequence numbers for a reliable MAC- layer broadcast delivery, for both cluster-tree and radio neigh- bors. Simulations with realistic conditions prove the relevance of this approach. We increase energy savings by reducing idle listening, and improve the MAC-layer broadcast reliability for both radio and cluster-tree delivery

A General Algorithmic Scheme for Modular Decompositions of Hypergraphs and Applications

International audienc

Distributed Scheduling of Enhanced Beacons for IEEE802.15.4-TSCH Body Area Networks

best paper awardInternational audienceBody Area Networks (BANs) expect to exploit IEEE802.15.4-2015-TSCH, proposing an efficient MAC layer for wireless industrial sensor networks. The standard relies on techniques such as channel hopping and bandwidth reservation to ensure both energy savings and reliable transmissions. With the expected growth of the BAN usage, we must now consider dense topologies, and interference. In this paper, we propose a rescheduling algorithm to avoid the collisions among the Enhanced Beacons (EB): each coordinator is able to adapt distributively its transmission to avoid interference. Indeed, EB losses impact negatively the performance of a BAN. We also optimized conjointly the neighbor discovery mechanism since a multichannel MAC would else increase too much the discovery delay. Our simulations validate the relevance of our discovery and scheduling mechanisms to cope with a very dense deployment of interfering BANs