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安德烈·查塞因；特里维克拉姆·多卡；马克·戈里克

数据驱动的健壮最短路径问题的算法和不确定性集。 （英语） Zbl 1404.90131号

欧洲药典。物件。 274，编号2671-686（2019）.
摘要：我们考虑稳健的最短路径问题，其目的是找到一条路径，在包含电弧成本所有相关场景的不确定性集上优化最坏情况下的性能。解决这类问题的通常方法是假设这个不确定性集是由专家给出的，他可以对集的形状和大小提出建议。根据数据驱动稳健优化的思想，我们根据芝加哥市提供的实际交通测量数据，从当前文献中构建了一系列不确定性集。然后，我们比较样本内外产生的稳健路径的性能，从而得出不确定性集适用性的结论。基于我们的实验，我们将重点放在椭球不确定性集上，并开发出一种新的求解算法，其性能显著优于最先进的求解器。

引用于14文件

MSC公司：

90立方厘米 涉及图形或网络的编程
90立方31 灵敏度、稳定性、参数优化

关键词：

稳健性和敏感性分析；鲁棒最短路径；不确定性集；数据驱动的稳健优化

软件：

CPLEX公司；柠檬
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Chassein}等人，《欧洲药典》。第274号决议，第2号，671--686（2019年；Zbl 1404.90131）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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