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伊阿戈·卡瓦略。

关于算法不可行解计算实验的统计评估。 （英语） Zbl 1478.68467号

信息处理。莱特。 143, 24-27 (2019).
总结：算法的实验评估产生了大量数据，这些数据通常不遵循正态分布或非异方差。此外，由于算法在满足时限之前无法找到可行的解决方案，它的一些条目可能会丢失。这些特性限制了计算实验的统计评估。本文提出了一种双目标词典排序方案来评估具有这些特征的数据集。输出排名可以用作任何所需统计测试的输入。我们使用提出的排名方案来评估迭代取整启发式（IR）获得的结果。Friedman的测试和随后对排名数据进行的事后测试表明，在解决152个非凸混合整数非线性问题的基准问题时，IR的表现明显优于可行性泵启发式算法。然而，在解决相同的基准问题时，RECIPE启发式算法明显优于IR。

引用于三文件

MSC公司：

68瓦99 计算机科学中的算法
62J15型 配对和多重比较；多次测试
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

统计推断；不可行；词典编纂排名；数据预处理；算法分析

软件：

FEASPUMP公司；ASlib（ASlib）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{I.A.Carvalho}，Inf.过程。莱特。143、24-27（2019年；Zbl 1478.68467）
全文： 内政部 arXiv公司

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