Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам немецкое научное издание EURO Journal on Computational Optimization. Журнал имеет первый квартиль, издается в Springer Verlag, его SJR за 2020 г. равен 0,95, печатный ISSN - 2192-4406, электронный - 2192-4414, предметные области - Теория управления и исследования операций, Общие вопросы математики, Исследование операций и методы управления, Моделирование и имитация, Вычислительная математика, Управление и оптимизация. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Мартина Лаббе, контактные данные - mlabbe@ulb.ac.be, journalpermissions@springernature.com.
Цель журнала состоит во внесении вклада во многие области, в которых операционные исследования и компьютерные науки тесно связаны друг с другом. Точнее, общим элементом во всех публикациях является использование компьютеров для решения задач оптимизации. Рассматриваются как методологические вклады, так и инновационные приложения, но желательно подтверждение с помощью убедительных вычислительных экспериментов. Журнал публикует три типа статей:
- исследовательские статьи,
- учебные пособия
- обзоры.
В исследовательской статье должны быть представлены оригинальные методологические материалы. Учебное пособие должно содержать введение в расширенную тему, предназначенную для облегчения использования соответствующей методологии. Опрос дает широкий обзор данной темы путем обобщения и организации результатов исследования.
Адрес издания - https://www.springer.com/journal/13675
Пример статьи, название - An exploratory computational analysis of dual degeneracy in mixed-integer programming. Заголовок (Abstract) - Dual degeneracy, i.e., the presence of multiple optimal bases to a linear programming (LP) problem, heavily affects the solution process of mixed integer programming (MIP) solvers. Different optimal bases lead to different cuts being generated, different branching decisions being taken and different solutions being found by primal heuristics. Nevertheless, only a few methods have been published that either avoid or exploit dual degeneracy. The aim of the present paper is to conduct a thorough computational study on the presence of dual degeneracy for the instances of well-known public MIP instance collections. How many instances are affected by dual degeneracy? How degenerate are the affected models? How does branching affect degeneracy: Does it increase or decrease by fixing variables? Can we identify different types of degenerate MIPs? As a tool to answer these questions, we introduce a new measure for dual degeneracy: the variable–constraint ratio of the optimal face. It provides an estimate for the likelihood that a basic variable can be pivoted out of the basis. Furthermore, we study how the so-called cloud intervals—the projections of the optimal face of the LP relaxations onto the individual variables—evolve during tree search and the implications for reducing the set of branching candidates. Keywords: Mixed integer programming; Dual degeneracy; Linear programming; Branch-and-bound