Many papers in the field of integer linear programming (ILP, for short) are devoted to problems of the type $\max\{c^\top x \colon A x = b,\, x \in \mathbb{Z}^n_{\geq 0}\}$, where all the entries of $A,b,c$ are integer, parameterized by the number of rows of $A$ and $\|A\|_{\max}$. This class of problems is known under the name of ILP problems in the standard form, adding the word "bounded" if $x \leq u$, for some integer vector $u$. Recently, many new sparsity, proximity, and complexity results were obtained for bounded and unbounded ILP problems in the standard form. In this paper, we consider ILP problems in the canonical form $$\max\{c^\top x \colon b_l \leq A x \leq b_r,\, x \in \mathbb{Z}^n\},$$ where $b_l$ and $b_r$ are integer vectors. We assume that the integer matrix $A$ has the rank $n$, $(n + m)$ rows, $n$ columns, and parameterize the problem by $m$ and $\Delta(A)$, where $\Delta(A)$ is the maximum of $n \times n$ sub-determinants of $A$, taken in the absolute value. We show that any ILP problem in the standard form can be polynomially reduced to some ILP problem in the canonical form, preserving $m$ and $\Delta(A)$, but the reverse reduction is not always possible. More precisely, we define the class of generalized ILP problems in the standard form, which includes an additional group constraint, and prove the equivalence to ILP problems in the canonical form. We generalize known sparsity, proximity, and complexity bounds for ILP problems in the canonical form. Additionally, sometimes, we strengthen previously known results for ILP problems in the canonical form, and, sometimes, we give shorter proofs. Finally, we consider the special cases of $m \in \{0,1\}$. By this way, we give specialised sparsity, proximity, and complexity bounds for the problems on simplices, Knapsack problems and Subset-Sum problems.


翻译:整数线性编程 (ILPP, 简称) 领域的很多论文都专门处理以下类型的问题: $max\c ⁇ top x\colon Ax=b,\\xxxxxcolon Ax=b,\xxx\lcgeq 0 ⁇ $美元, 其中所有A, b, c美元是整数线性编程的整数, 参数化以美元计为参数。 这个类问题在标准格式的 ILP 问题的名称下以 IMP 名称为名, 如果美元=leq u$, 则加上“bleq u $ ”, 最近, 在标准格式中, 许多新的节性、 接近和复杂的结果以 $为单位。 在标准格式中, 我们将ILP 的问题以美元 标数xxxxx A.r, 在标准格式中, 以美元格式中, 以 美元 美元 以 美元 以 美元 以 美元 以 美元 以 以 美元 美元 以 美元 以 以 美元 以 以 美元 以 以 以 以 以 以 美元 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以 以

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归纳逻辑程序设计(ILP)是机器学习的一个分支,它依赖于逻辑程序作为一种统一的表示语言来表达例子、背景知识和假设。基于一阶逻辑的ILP具有很强的表示形式,为多关系学习和数据挖掘提供了一种很好的方法。International Conference on Inductive Logic Programming系列始于1991年,是学习结构化或半结构化关系数据的首要国际论坛。最初专注于逻辑程序的归纳,多年来,它大大扩展了研究范围,并欢迎在逻辑学习、多关系数据挖掘、统计关系学习、图形和树挖掘等各个方面作出贡献,学习其他(非命题)基于逻辑的知识表示框架,探索统计学习和其他概率方法的交叉点。官网链接:https://ilp2019.org/
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