Abstrakt. Intervalkoefficienter har införts i OR och CP för att specificera osäkra data för att tillhandahålla tillförlitliga lösningar för konvexa modeller. Utgången är i allmänhet en lösning uppsättning, garanterat att innehålla alla lösningar som är möjliga under varje förverkligande av data. Denna uppsättning kan vara för stor för att vara meningsfull. Dessutom har varje lösning lika stor osäkerhetsvikt, vilket inte återspeglar någon eventuell grad av kunskap om data. För att lösa dessa problem föreslår vi att man utvidgar begreppet intervallkoefficient genom att införa en andra dimension till varje intervall som är bundet. Varje gräns specificeras nu av dess datavärde och dess kunskapsgrad. Detta formaliseras med hjälp av den kumulativa distributionsfunktionen för datamängden. Vi definierar den formella ramen för begränsningar resonemang över denna CDF-intervals. Det viktigaste bidraget i detta dokument är den formella definitionen av ett nytt aritmetiskt intervall och dess genomförande. De lovande resultaten av problemfallen visar hur man går tillväga.
Intervaler med kumulativa distributionsfunktioner används i REF för att modellera en grad av kunskap för osäkra data.
Constraint reasoning with uncertain data using CDF-Intervals
{'venue': 'CPAIOR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}