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Using mathematical programming to refine heuristic solutions for network clustering

Abstract : We propose mathematical programming based aproaches to refine graph clustering solutions computed by heuristics. Clustering partitions are refined by applying cluster splitting and a combination of merging and splitting actions. A refinement scheme based on iteratively fixing and releasing integer variables of a mixed-integer quadratic optimization formulation appears to be particularly efficient. Computational experiments show the effectiveness and efficiency of the proposed approaches.
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https://hal-enac.archives-ouvertes.fr/hal-01018034
Contributeur : Céline Smith Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : jeudi 3 juillet 2014 - 15:18:52
Dernière modification le : lundi 4 juillet 2022 - 09:55:20
Archivage à long terme le : : vendredi 3 octobre 2014 - 11:30:01

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Cafieri_NET2013.pdf
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Identifiants

  • HAL Id : hal-01018034, version 1

Citation

Sonia Cafieri, Pierre Hansen. Using mathematical programming to refine heuristic solutions for network clustering. P. Pardalos, M. Batsyn, V. Kalyagin. Models, Algorithms and Technologies for Networks Analysis Proceedings of the 3rd International Conference on Network Analysis, Springer, pp xxxx, 2014, Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, 9783319097572. ⟨hal-01018034⟩

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