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Combining the advantages of discrete- and continuous-time scheduling models: Part 2. systematic methods for determining model parameters

机译：结合离散和连续时间调度模型的优点：第2部分。确定模型参数的系统方法

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The Discrete-Continuous Algorithm (DCA) is a novel framework that harnesses the strengths of discrete- and continuous-time scheduling formulations (Lee and Maraveloas, 2018). Its flexibility in the selection of two user-defined parameters, namely discretization step length (delta) and horizon relaxation (eta), can lead to significantly improved computational performance and solution quality. In this paper, we propose systematic methods to determine these parameters. Specifically, we evaluate the parameters based on error evaluation functions and cumulative error functions that consider various aspects of the scheduling instances. Through an extensive computational study, we show that the proposed methods bring up to x 10(4) speedups, while leading to identical or better solutions in the majority of the instances compared to traditional methods. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：离散连续算法（DCA）是一种新颖的框架，可以利用离散时间和连续时间调度公式的优势（Lee和Maraveloas，2018）。它在选择两个用户定义的参数（即离散化步长（delta）和水平松弛（eta））时具有灵活性，可以显着提高计算性能和解决方案质量。在本文中，我们提出了确定这些参数的系统方法。具体而言，我们基于考虑调度实例各个方面的错误评估功能和累积错误功能来评估参数。通过广泛的计算研究，我们表明，所提出的方法可提高x 10（4）的速度，同时在大多数情况下，与传统方法相比，可以得出相同或更好的解决方案。 （C）2018 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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