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精确随机约束优化及其在网络分析中的应用。 (英语) Zbl 07482902号

摘要:我们对网络分析中精确求解随机约束(优化)问题(SCP)的方法进行了广泛的研究。这些问题在科学、治理和工业中普遍存在。我们研究的第一种方法是通用的,它将随机约束分解为多个较小的局部约束,然后使用约束规划(CP)或混合整数规划(MIP)求解器求解这些约束。然而,许多SCP是基于具有单调特性的概率分布制定的,这意味着向问题的部分解添加正决策不会导致解质量下降。第二种方法是专门为解决CP中单调概率分布(SCMD)的全局随机约束而设计的。这两种方法都使用知识编译来获得相关概率分布的决策图编码,其中我们重点关注有序二元决策图(OBDD)。我们讨论了这些方法的理论优缺点,并对其进行了实验评估。我们观察到,求解SCMD的全局方法优于CP中的分解方法,并且与基于MIP的分解方法互补,同时随着实例大小的扩展更有利。这两种方法都有许多替代设计选择,因为知识编译和约束求解器都在单个管道中使用。为了确定哪些配置工作得最好,我们通过优化应用编程。具体来说,我们展示了如何使用自动化算法配置器来找到我们管道的优化配置。配置后,我们的全球SCMD求解管道在我们考虑的所有测试集上的PAR10分数超过其最接近的竞争对手(基于MIP的分解管道)两个数量级。

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68泰克 人工智能
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全文: 内政部

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