Commit 31153318 authored by Simon de Givry's avatar Simon de Givry
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...@@ -72,8 +72,10 @@ Ce modèle graphique peut également s'écrire comme un programme linéaire en ...@@ -72,8 +72,10 @@ Ce modèle graphique peut également s'écrire comme un programme linéaire en
Résoudre l'instance \texttt{matching0} du dossier \texttt{tpgraph2} avec les solvers {\sc toulbar2} et {\sc glpk}. Donner vos résultats. Comparer les minorants produits par les deux approches en pré-traitement avant de faire le Branch-and-Bound.\\ Résoudre l'instance \texttt{matching0} du dossier \texttt{tpgraph2} avec les solvers {\sc toulbar2} et {\sc glpk}. Donner vos résultats. Comparer les minorants produits par les deux approches en pré-traitement avant de faire le Branch-and-Bound.\\
\texttt{./solvers/toulbar2 -m=2 -s=3 matching0.cfn}\\ \texttt{./solvers/toulbar2 -m=2 -s=3 matching0.cfn}\\
%%%%%Optimum: 1936235 in 874 backtracks and 2053 nodes ( 46 removals by DEE) and 1.18223 seconds. %%%%%Optimum: 1936235 in 874 backtracks and 2053 nodes ( 46 removals by DEE) and 1.18223 seconds.
%%Initial lower and upper bounds: [1045389, 34567989] 96.976%
%%Optimum: 1936293 in 328 backtracks and 808 nodes ( 146 removals by DEE) and 0.462 seconds. %%Optimum: 1936293 in 328 backtracks and 808 nodes ( 146 removals by DEE) and 0.462 seconds.
\texttt{glpsol --cpxlp matching0\_support.lp}\\ \texttt{glpsol --cpxlp matching0\_support.lp}\\
%%* 25285: objval = 1.156334169e+06 infeas = 1.509270139e-13 (113)
%%mip = not found yet >= 1.156277422e+06 %%mip = not found yet >= 1.156277422e+06
Sachant que le problème de couverture quadratique décrit ci-dessus peut inclure le problème d'affectation vu en cours, peut on en conclure que ce problème de couverture non-rigide est polynomial (dans la classe $P$) ? Sachant que le problème de couverture quadratique décrit ci-dessus peut inclure le problème d'affectation vu en cours, peut on en conclure que ce problème de couverture non-rigide est polynomial (dans la classe $P$) ?
...@@ -88,7 +90,8 @@ Construire le problème de couplage correspondant à la transition de $t=0$ à $ ...@@ -88,7 +90,8 @@ Construire le problème de couplage correspondant à la transition de $t=0$ à $
\texttt{../solvers/toulbar2 0to1.cfn -m=2 -s=3 -w=0to1.sol}\\ \texttt{../solvers/toulbar2 0to1.cfn -m=2 -s=3 -w=0to1.sol}\\
\texttt{awk -f ./sol2plot.awk 0.dat 1.dat 0to1.sol > 0to1.plot}\\ \texttt{awk -f ./sol2plot.awk 0.dat 1.dat 0to1.sol > 0to1.plot}\\
\texttt{gnuplot opensky0to1.plot}\\ \texttt{gnuplot opensky0to1.plot}\\
%%Optimum: 27883 in 23 backtracks and 74 nodes ( 0 removals by DEE) and 0.334858 seconds. %%%%Optimum: 27883 in 23 backtracks and 74 nodes ( 0 removals by DEE) and 0.334858 seconds.
%%Optimum: 28.075 in 22 backtracks and 92 nodes ( 0 removals by DEE) and 0.485 seconds.
Construire le problème de couplage correspondant à la transition de $t=1$ à $t=3$. Quel problème rencontrez vous ? Modifiez le script python pour le résoudre en ajoutant une valeur spéciale dans les domaines traduisant l'absence de couplage. Analyser vos résultats. Note~: voir la contrainte \texttt{wamong} dans la documentation CFNformat.pdf de {\sc toulbar2}.\\ Construire le problème de couplage correspondant à la transition de $t=1$ à $t=3$. Quel problème rencontrez vous ? Modifiez le script python pour le résoudre en ajoutant une valeur spéciale dans les domaines traduisant l'absence de couplage. Analyser vos résultats. Note~: voir la contrainte \texttt{wamong} dans la documentation CFNformat.pdf de {\sc toulbar2}.\\
\texttt{python opensky.py 1.dat 3.dat 1to3.cfn}\\ \texttt{python opensky.py 1.dat 3.dat 1to3.cfn}\\
...@@ -97,6 +100,10 @@ Construire le problème de couplage correspondant à la transition de $t=1$ à $ ...@@ -97,6 +100,10 @@ Construire le problème de couplage correspondant à la transition de $t=1$ à $
\texttt{gnuplot opensky0to1to3.plot}\\ \texttt{gnuplot opensky0to1to3.plot}\\
%%%%%Optimum: 50615 in 10649 backtracks and 32150 nodes ( 3948 removals by DEE) and 120.939 seconds. %%%%%Optimum: 50615 in 10649 backtracks and 32150 nodes ( 3948 removals by DEE) and 120.939 seconds.
%%Optimum: 50.769 in 32524 backtracks and 79564 nodes ( 64586 removals by DEE) and 312.759 seconds. %%Optimum: 50.769 in 32524 backtracks and 79564 nodes ( 64586 removals by DEE) and 312.759 seconds.
%%Using random restarts -L option:
%%New solution: 50.769 (579 backtracks, 1364 nodes, depth 28)
%%Proving optimality:
%%No solution in 8478 backtracks and 21671 nodes ( 18994 removals by DEE) and 165.926 seconds.
Comparer les résultats avec une approche utilisant un programme linéaire (comme décrit en section \ref{qap}) en le résolvant avec le solver {\sc glpk}. Comparer les résultats avec une approche utilisant un programme linéaire (comme décrit en section \ref{qap}) en le résolvant avec le solver {\sc glpk}.
\end{document} \end{document}
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