In this thesis, we introduce the Partitioning-Hub Location-Routing problem (PHLRP), which can be classied as a variant of the hub location problem. PHLRP consists of partitioning a network into sub-networks, locating at least one hub in each subnetwork and routing the traffic within the network such that all inter-subnetwork traffic is routed through the hubs and all intra-subnetwork traffic stays within the sub-networks all the way from the source to the destination. Obviously, besides the hub location component, PHLRP also involves a graph partitioning component and a routing component. PHLRP finds applications in the strategic planning or deployment of the Intermediate System-Intermediate System (ISIS) Internet Protocol networks and the Less-than-truck load freight distribution systems. First, we introduce three IP formulations for solving PHLRP. The hub location component and the graph partitioning components of PHLRP are modeled in the same way in all three formulations. More precisely, the hub location component is represented by the p-median variables and constraints; and the graph partitioning component is represented by the size-constrained graph partitioning variables and constraints. The formulations differ from each other in the way the peculiar routing requirements of PHLRP are modeled. We then carry out analytical and empirical comparisons of the three IP formulations. Our thorough analysis reveals that one of the formulations is provably the tightest of the three formulations. We also show analytically that the LP relaxations of the other two formulations do not dominate each other. On the other hand, our empirical comparison in a standard branch-and-cut framework that is provided by CPLEX shows that not the tightest but the most compact of the three formulations yield the best performance in terms of solution time. From this point on, based on the insight gained from detailed analysis of the formulations, we focus our attention on a common sub-problem of the three formulations: the so-called size-constrained graph partitioning problem. We carry out a detailed polyhedral analysis of this problem. The main benet from this polyhedral analysis is that the facets we identify for the size-constrained graph partitioning problem constitute strong valid inequalities for PHLRP. And finally, we wrap up our efforts for solving PHLRP. Namely, we present the results of our computational experiments, in which we employ some facets of the size-constrained graph partitioning polytope in a branch-and-cut algorithm for solving PHLRP. Our experiments show that our approach brings signicant improvements to the solution time of PHLRP when compared with the default branch-and-cut solver of XPress. / Dans cette thèse, nous introduisons le problème Partitionnement-Location des Hubs et Acheminement (PLHA), une variante du problème de location de hubs. Le problème PLHA partitionne un réseau afin d'obtenir des sous-réseaux, localise au moins un hub dans chaque sous-réseau et achemine le traffic dans le réseau de la maniére suivante : le traffic entre deux sous-réseaux distincts doit être éxpedié au travers des hubs tandis que le traffic entre deux noeuds d'un même sous-réseau ne doit pas sortir de celui-ci. PLHA possède des applications dans le planning stratégique, ou déploiement, d'un certain protocole de communication utilisé dans l'Internet, Intermediate System - Intermediate System, ainsi que dans la distribution des frets. Premièrement, nous préesentons trois formulations linéaires en variables entières pour résoudre PLHA. Le partitionnement du graphe et la localisation des hubs sont modélisées de la même maniére dans les trois formulations. Ces formulations diffèrent les unes des autres dans la maniére dont l'acheminement du traffic est traité. Deuxièmement, nous présentons des comparaisons analytiques et empiriques des trois formulations. Notre comparaison analytique démontre que l'une des formulations est plus forte que les autres. Néanmoins, la comparaison empirique des formulations, via le solveur CPLEX, montre que la formulation la plus compacte (mais pas la plus forte) obtient les meilleures performances en termes de temps de résolution du problème. Ensuite, nous nous concentrons sur un sous-problème, à savoir, le partitionnement des graphes sous contrainte de taille. Nous étudions le polytope des solutions réalisables de ce sous-problème. Les facettes de ce polytope constituent des inégalités valides fortes pour PLHA et peuvent être utilisées dans un algorithme de branch-and-cut pour résoudre PLHA. Finalement, nous présentons les résultats d'un algorithme de branch-and-cut que nous avons développé pour résoudre PLHA. Les résultats démontrent que la performance de notre méthode est meilleure que celle de l'algorithme branch-and-cut d'Xpress.

In this thesis, we introduce the Partitioning-Hub Location-Routing problem (PHLRP), which can be classified as a variant of the hub location problem.<p>PHLRP consists of partitioning a network into sub-networks, locating at least one hub in each subnetwork and routing the traffic within the network such that all inter-subnetwork traffic is routed through the hubs and all intra-subnetwork traffic stays within the sub-networks all the way from the source to the destination. Obviously, besides the hub location component, PHLRP also involves a graph partitioning component and a routing component. PHLRP finds applications in the strategic planning or deployment of the Intermediate System-Intermediate System (ISIS) Internet Protocol networks and the Less-than-truck load freight distribution systems.<p><p>First, we introduce three IP formulations for solving PHLRP. The hub location component and the graph partitioning components of PHLRP are<p>modeled in the same way in all three formulations. More precisely, the hub location component is represented by the p-median variables and constraints; and the graph partitioning component is represented by the size-constrained graph partitioning variables and constraints. The formulations differ from each other in the way the peculiar routing requirements of PHLRP are modeled.<p><p>We then carry out analytical and empirical comparisons of the three IP<p>formulations. Our thorough analysis reveals that one of the formulations is<p>provably the tightest of the three formulations. We also show analytically that the LP relaxations of the other two formulations do not dominate each other. On the other hand, our empirical comparison in a standard branch-and-cut framework that is provided by CPLEX shows that not the tightest but the most compact of the three formulations yield the best performance in terms of solution time. <p><p>From this point on, based on the insight gained from detailed analysis of the formulations, we focus our attention on a common sub-problem of the three formulations: the so-called size-constrained graph partitioning problem. We carry out a detailed polyhedral analysis of this problem. The main benefit from this polyhedral analysis is that the facets we identify for the size-constrained graph partitioning problem constitute strong valid inequalities for PHLRP.<p><p>And finally, we wrap up our efforts for solving PHLRP. Namely, we present<p>the results of our computational experiments, in which we employ some facets<p>of the size-constrained graph partitioning polytope in a branch-and-cut algorithm for solving PHLRP. Our experiments show that our approach brings<p>significant improvements to the solution time of PHLRP when compared with<p>the default branch-and-cut solver of XPress. <p><p>/<p><p>Dans cette thèse, nous introduisons le problème Partitionnement-Location des Hubs et Acheminement (PLHA), une variante du problème de location de hubs. Le problème PLHA partitionne un réseau afin d'obtenir des sous-réseaux, localise au moins un hub dans chaque sous-réseau et achemine le traffic dans le réseau de la maniére suivante :le traffic entre deux<p>sous-réseaux distincts doit être éxpedié au travers des hubs tandis que le traffic entre deux noeuds d'un même sous-réseau ne doit pas sortir de celui-ci. PLHA possède des applications dans le planning stratégique, ou déploiement, d'un certain protocole de communication utilisé<p>dans l'Internet, Intermediate System - Intermediate System, ainsi que dans la distribution des frets.<p><p>Premièrement, nous préesentons trois formulations linéaires en variables entières pour résoudre PLHA. Le partitionnement du graphe et la localisation des hubs sont modélisées de la même maniére dans les trois formulations. Ces formulations diffèrent les unes des autres dans la maniére dont l'acheminement du traffic est traité.<p><p>Deuxièmement, nous présentons des comparaisons analytiques et empiriques des trois formulations. Notre comparaison analytique démontre que l'une des formulations est plus forte que les autres. Néanmoins, la comparaison empirique des formulations, via le solveur CPLEX, montre que la formulation la plus compacte (mais pas la plus forte) obtient les meilleures performances en termes de temps de résolution du problème.<p><p>Ensuite, nous nous concentrons sur un sous-problème, à savoir, le partitionnement des graphes sous contrainte de taille. Nous étudions le polytope des solutions réalisables de ce sous-problème. Les facettes de ce polytope constituent des inégalités valides fortes pour<p>PLHA et peuvent être utilisées dans un algorithme de branch-and-cut pour résoudre PLHA.<p><p>Finalement, nous présentons les résultats d'un algorithme de branch-and-cut que nous avons développé pour résoudre PLHA. Les résultats démontrent que la performance de notre méthode est meilleure que celle de l'algorithme branch-and-cut d'Xpress.<p> / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Le calcul du nombre chromatique et la détermination d'une colo- ration optimale des sommets d'un graphe sont des problèmes NP- difficiles en général. Ils peuvent cependant être résolus en temps po- lynomial dans les graphes parfaits. Par ailleurs, la perfection d'un graphe peut être décidée efficacement. Les graphes parfaits sont caractérisés par la structure de leur poly- tope des stables : les facettes non-triviales sont définies exclusivement par des inégalités de cliques. Réciproquement, une structure similaire des facettes du polytope des stables détermine-t-elle des propriétés combinatoires et algorithmiques intéressantes? Un graphe est h-parfait si les facettes non-triviales de son polytope des stables sont définies par des inégalités de cliques et de circuits impairs. On ne connaît que peu de résultats analogues au cas des graphes parfaits pour la h-perfection, et on ne sait pas si les problèmes sont NP-difficiles. Par exemple, les complexités algorithmiques de la re- connaissance des graphes h-parfaits et du calcul de leur nombre chro- matique sont toujours ouvertes. Par ailleurs, on ne dispose pas de borne sur la différence entre le nombre chromatique et la taille maxi- mum d'une clique d'un graphe h-parfait. Dans cette thèse, nous montrons tout d'abord que les opérations de t-mineurs conservent la h-perfection (ce qui fournit une extension non triviale d'un résultat de Gerards et Shepherd pour la t-perfection). De plus, nous prouvons qu'elles préservent la propriété de décompo- sition entière du polytope des stables. Nous utilisons ce résultat pour répondre négativement à une question de Shepherd sur les graphes h-parfaits 3-colorables. L'étude des graphes minimalement h-imparfaits (relativement aux t-mineurs) est liée à la recherche d'une caractérisation co-NP com- binatoire de la h-perfection. Nous faisons l'inventaire des exemples connus de tels graphes, donnons une description de leur polytope des stables et énonçons plusieurs conjectures à leur propos. D'autre part, nous montrons que le nombre chromatique (pondéré) de certains graphes h-parfaits peut être obtenu efficacement en ar- rondissant sa relaxation fractionnaire à l'entier supérieur. Ce résultat implique notamment un nouveau cas d'une conjecture de Goldberg et Seymour sur la coloration d'arêtes. Enfin, nous présentons un nouveau paramètre de graphe associé aux facettes du polytope des couplages et l'utilisons pour donner un algorithme simple et efficace de reconnaissance des graphes h- parfaits dans la classe des graphes adjoints. / Computing the chromatic number and finding an optimal coloring of a perfect graph can be done efficiently, whereas it is an NP-hard problem in general. Furthermore, testing perfection can be carried- out in polynomial-time. Perfect graphs are characterized by a minimal structure of their sta- ble set polytope: the non-trivial facets are defined by clique-inequalities only. Conversely, does a similar facet-structure for the stable set polytope imply nice combinatorial and algorithmic properties of the graph ? A graph is h-perfect if its stable set polytope is completely de- scribed by non-negativity, clique and odd-circuit inequalities. Statements analogous to the results on perfection are far from being understood for h-perfection, and negative results are missing. For ex- ample, testing h-perfection and determining the chromatic number of an h-perfect graph are unsolved. Besides, no upper bound is known on the gap between the chromatic and clique numbers of an h-perfect graph. Our first main result states that the operations of t-minors keep h- perfection (this is a non-trivial extension of a result of Gerards and Shepherd on t-perfect graphs). We show that it also keeps the Integer Decomposition Property of the stable set polytope, and use this to answer a question of Shepherd on 3-colorable h-perfect graphs in the negative. The study of minimally h-imperfect graphs with respect to t-minors may yield a combinatorial co-NP characterization of h-perfection. We review the currently known examples of such graphs, study their stable set polytope and state several conjectures on their structure. On the other hand, we show that the (weighted) chromatic number of certain h-perfect graphs can be obtained efficiently by rounding-up its fractional relaxation. This is related to conjectures of Goldberg and Seymour on edge-colorings. Finally, we introduce a new parameter on the complexity of the matching polytope and use it to give an efficient and elementary al- gorithm for testing h-perfection in line-graphs.