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随机测试收集问题:模型、精确和启发式解决方法。 (英语) Zbl 1495.90151号

概要:经典测试收集问题(TCP)选择正确分类系统状态所需的最小二进制测试集。TCP在各个领域都有应用,例如工程、通信和医疗保健中的监控系统设计。本文定义了推广TCP的随机测试收集问题(STCP)。TCP假设测试结果可以确定性地映射到类中,而在STCP中,结果映射到类的概率分布。此外,每次测试和每种类型的分类错误都会带来一定的成本。STCP的解决方案是测试的子集及其结果到类的映射。目标是最小化测试成本和分类错误的预期成本的加权和。我们提出了该问题的整数线性规划公式,并使用商业求解器进行了求解。为了解决较大的实例,我们对STCP应用了三种元启发式算法,即禁忌搜索(TS)、交叉熵(CE)和二进制重力搜索算法(BGSA)。这些方法在公开可用的数据集上进行了测试,结果表明可以在精确解所需时间的一小部分内提供几乎最优的解。

MSC公司:

90C27型 组合优化
90C05(二氧化碳) 线性规划
90立方厘米 整数编程
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
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全文: 内政部

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