Extensions of labeling algorithms for multi‐objective uncertain shortest path problems
Extensions of labeling algorithms for multi‐objective uncertain shortest path problems
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多目标不确定最短路径问题标记算法的扩展
作者：
Schmidt;Schöbel
我们考虑边长度不确定的多目标最短路问题。对于多目标鲁棒优化，存在着不同的寻找所谓的鲁棒有效解的概念。在这篇文章中，我们考虑多场景效率，脆弱和高度鲁棒效率，以及基于点和基于集合的极大极小鲁棒效率。标号算法是求解多目标（确定性）最短路径问题的一类重要算法。我们分析了为什么它是，大多数考虑的概念，不直接使用标签算法来找到强大的有效的解决方案。然后，我们展示了两种方法来扩展这些情况下的通用多目标标签校正算法。最后，我们提出了广泛的数值结果所提出的算法的性能。
We consider multi‐objective shortest path problems in which the edge lengths are uncertain. Different concepts for finding so‐called robust efficient solutions for multi‐objective robust optimization exist. In this article, we consider multi‐scenario efficiency, flimsily and highly robust efficiency, and point‐based and set‐based minmax robust efficiency. Labeling algorithms are an important class of algorithms for multi‐objective (deterministic) shortest path problems. We analyze why it is, for most of the considered concepts, not straightforward to use labeling algorithms to find robust efficient solutions. We then show two approaches to extend a generic multi‐objective label correcting algorithm for these cases. We finally present extensive numerical results on the performance of the proposed algorithms.
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鲁棒最短路径问题的不确定性集的实验比较
DOI：
10.4230/oasics.atmos.2017.16
发表时间：
2017
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Trivikram Dokka;M. Goerigk
通讯作者：
M. Goerigk
鲁棒最短路径问题
DOI：
--
发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
--
作者：
V. Gabrel;Cécile Murat
通讯作者：
Cécile Murat
影响因子：
1.3
作者：
T. Morin
通讯作者：
T. Morin
DOI：
--
发表时间：
1964
期刊：
影响因子：
--
作者：
L. G. Mitten
通讯作者：
L. G. Mitten
有限多场景模型中的最小最大遗憾鲁棒最短路径问题
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
作者：
Marta M. B. Pascoal;Marisa Resende September
通讯作者：
Marisa Resende September