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A combinatorial branch-and-bound algorithm for box search

机译：盒搜索的组合分支定界算法

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Considering a set of points in a multi-dimensional space with an associated real value for each point, we want to find the box with the maximum sum of the values of the included points. This problem has applications in data mining and can be formulated as a mixedinteger linear program. We propose a branch-and-bound algorithm where the bounding is obtained by combinatorial arguments instead of the traditional linear relaxation. Computational experiments show that this approach competes with current state of the art mixed-integer solvers. The algorithm proposed in this paper may be seen as a simple and dependence-free method to solve the box search problem.
机译：考虑多维空间中的一组点，每个点具有关联的实际值，我们希望找到包含所包含点的值的总和最大的框。这个问题在数据挖掘中有应用，可以表述为混合整数线性程序。我们提出了一种分支定界算法，其中边界是通过组合参数而不是传统的线性松弛来获得的。计算实验表明，该方法可与当前最先进的混合整数求解器竞争。本文提出的算法可以看作是一种简单且无依赖的解决盒搜索问题的方法。

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