Gioni Mexi und seine Co-Autoren Somayeh Shamsi, Mathieu Besancon und Pierre Le Bodic gewannen den Best Student Paper Award auf der 21. International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR), die vom 28.-31. Mai 2024, in Uppsala, Schweden, stattfand.

Gioni Mexi ist Doktorand im SynLab des Forschungscampus MODAL, wo er daran arbeitet, den Stand der Technik in der gemischt-ganzzahligen linearen Programmierung voranzutreiben. Der Artikel mit dem Titel „Probabilistic Lookahead Strong Branching via a Stochastic Abstract Branching Model“ schlägt eine neue Strong Branching-Methode vor, die auf einem abstrakten stochastischen Modell des Suchbaums basiert, bei dem die dualen Fortschritte aller Variablen einer gegebenen Wahrscheinlichkeitsverteilung folgen. Dieses Modell ermöglicht es, den erwarteten Fortschritt mit der Baumgröße in Beziehung zu setzen. Dies führt zu einem neuen Stoppkriterium für Strong Branching-Regeln, das die  Verzweigung dynamisch fortsetzt oder unterbricht. Der neue Algorithmus verbessert sowohl den Speicherverbrauch als auch die Laufzeit erheblich. Die Arbeit ist das Ergebnis einer internationalen Zusammenarbeit, die durch das MODAL-Workshop- und Gastwissenschaftlerprogramm gefördert wird.

Das Foto zeigt von links nach rechts Bistra Dilkina, University of Southern California, USA, die Vorsitzende des CPAIOR 2024-Programmkomitees, Gioni Mexi, und Pierre Le Bodic, Monash University, Melbourne, Australien.

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