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Technology Transfer between Integer Programming and Efficient Algorithms

This project aims to resolve challenging integer programming problems in exact and approximate settings, with a focus on Knapsack-type problems (such as Subset Sum, Partition, and Knapsack). To this end, we will develop a unified... ver más

30/11/2025

USAAR

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DES SAARLANDES No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2019-10-18

ERC-2019-STG: ERC Starting Grant

I+D

Cerrada hace 6 años

0% 100% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

2 Participantes

USAAR

1.50M€ | Lider

GRUPO S 21 SEC GESTION

173.59K€ | Participante

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Duración del proyecto: 73 meses Fecha Inicio: 2019-10-18
Fecha Fin: 2025-11-30

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DES SAARLANDES No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto This project aims to resolve challenging integer programming problems in exact and approximate settings, with a focus on Knapsack-type problems (such as Subset Sum, Partition, and Knapsack). To this end, we will develop a unified approach of algorithm design as a combination of algorithmic tools, structural theory, and conditional lower bounds. Specific tasks include: - utilizing recent advances in efficient algorithms, since although Knapsack-type algorithms are NP-hard their main challenges ask for polynomial improvements in running time, - leveraging structural results from additive combinatorics for the design of algorithms for problems of additive nature, such as Knapsack-type problems, and - using and expanding fine-grained complexity theory to explain the limits of algorithms by proving conditional lower bounds based on plausible conjectures. In particular, our combination of modern algorithmic techniques and structural results on the one hand, and conditional lower bounds on the other hand, allows us to aim at best-possible algorithms (conditional on plausible conjectures). We also plan to transfer techniques in the other direction (from integer programming to efficient algorithms), by using the insights of practical integer programming solvers to obtain highly-efficient implementations for selected polynomial-time problems. Designing best-possible algorithms for one of the Knapsack-type problems will already be groundbreaking, and complete resolution of our goals would be dramatic algorithmic progress with consequences in computer science, optimization, and operations research.

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