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The Interval Programming Model Solution Algorithm Experimentation Tools and Results

机译：区间规划模型求解算法实验工具与结果

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摘要

Interval programming (IvP) is model for representing multi-objective optimization problems along with a set of solution algorithms. This paper describes a set of IvP solution experiments run over randomly generated problem instances, using five different versions of the Recursive Interval Programming ALgorithm (RIPAL). The final version is the algorithm used most extensively in practice, with the first four provided mostly for comparison as the final version is built up in complexity. The full details of the algorithms are outside the scope of this paper, with the focus here being the experimental results, and the software tools and technique used in generating the problem instances. Additional tools are described for facilitating the experiments, including visualization tools, and tools for generating the plots and tables shown in this document. All software tools are available under an open source license, and all problem instances reported here are also available online. This document is meant to supplement other discussions on the IvP model, algorithm, and IvP applications to provide the detail of reporting that would not be possible due to length restrictions of other papers.
机译：间隔编程（IvP）是用于表示多目标优化问题以及一组求解算法的模型。本文介绍了使用五个不同版本的递归间隔编程算法（RIPAL）对随机生成的问题实例进行的一组IvP解决方案实验。最终版本是实践中使用最广泛的算法，由于最终版本的复杂性，前四个主要用于比较。算法的全部细节不在本文讨论的范围之内，此处的重点是实验结果以及用于生成问题实例的软件工具和技术。还介绍了用于促进实验的其他工具，包括可视化工具以及用于生成本文档中所示图表和表格的工具。所有软件工具都可以在开源许可下使用，并且此处报告的所有问题实例也可以在线获得。本文档旨在补充有关IvP模型，算法和IvP应用程序的其他讨论，以提供由于其他论文的篇幅限制而无法实现的报告的详细信息。

著录项

  • 作者

    Benjamin Michael R.;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
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