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多个问题实例上多个算法实验比较的样本量计算

作者

上市的：
  • 菲利佩·坎佩罗

    （阿斯顿大学
    米纳斯基拉斯联邦大学

  • 伊丽莎白·华纳

    （阿斯顿大学
    CEFET-MG）

摘要

这项工作提出了一种统计原理方法，用于在对给定感兴趣的问题类进行多个算法的实验比较时估计所需的实例数。这种方法通过允许研究人员根据期望的最佳、最差、平均或中位数统计能力设计实验，以检测大于特定阈值的算法之间的差异，从而概括了早期的结果。霍尔姆的逐步下降程序用于将总体显著性水平控制在所需水平，而不会导致过度保守的实验。本文还提出了一种在每个实例上对每个算法进行抽样的方法，该方法基于最佳样本大小比率，在估计成对差异的期望精度下，最小化所需的总运行次数。通过一个案例研究，研究了21种定制模拟退火算法对一类调度问题的影响，说明了所提出的样本量计算方法在算法实验比较中的应用。

建议引用

  • Felipe Campelo和Elizabeth F.Wanner，2020年。"多个问题实例上多个算法实验比较的样本量计算,"启发式杂志施普林格，第26卷（6），第851-883页，12月。
    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:26:y:2020年：i:6:d:10.1007_s10732-020-09454-w
    数字对象标识码：10.1007/s10732-020-09454-w
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

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    引用人：

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    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
    1. Felipe Campelo和Fernanda Takahashi，2019年。"算法实验比较中功率和精度的样本量估计,"启发式杂志《施普林格》，第25卷（2），第305-338页，4月。
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