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面向跨实例空间的算法性能的客观度量。 (英语) 兹比尔1348.90646

摘要:本文解决了优化目标算法性能评估这一艰巨而重要的任务。我们没有报告算法在一组选定实例中的平均性能,这可能会使结论产生偏差,而是提出了一种方法,使不同优化算法的优势和劣势能够在更广泛的实例空间中进行比较。最近报告的结果计算机与运筹学本文比较了图着色启发式算法的性能,并用这种新的方法重新讨论了它们的性能,以证明(i)在算法性能与算法平均性能显著不同的情况下,如何找到实例空间的口袋;(ii)如何使用实例的属性以高精度预测以前未见过的实例上的算法性能;以及(iii)如何客观地可视化和衡量每种算法的相对优缺点。

MSC公司:

90 C59 数学规划中的逼近方法和启发式方法
68瓦99 计算机科学中的算法
05C15号 图和超图的着色
第68季度87 计算机科学中的概率(算法分析、随机结构、相变等)
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