Abstrakt. Kostnadsbaserad filtrering är en ny metod som kombinerar teknik från Operations Research och Restriktion Programming för att filtrera från beslutsvariabla domäner värden som inte leder till bättre lösningar [7]. Stochastic Restrict Programmering är ett ramverk för att modellera kombinatoriska optimeringsproblem som innebär osäkerhet [19]. I detta arbete visar vi hur man utför kostnadsbaserad filtrering för vissa klasser av stokastiska begränsningsprogram. Vår strategi bygger på en uppsättning kända ojämlikheter som lånats från Stochastic Programmering - en gren av ELLER som sysslar med modellering och lösa problem med osäkerhet. Vi diskuterar bunden generering och kostnadsbaserade domänfiltreringsförfaranden för ett välkänt problem i den stokastiska programmeringslitteraturen, det statiska stokastiska knapsackproblemet. Vi tillämpar också vår teknik på en stokastisk sekvensering problem. Våra resultat visar tydligt värdet av det föreslagna tillvägagångssättet över en ren scenario-baserad Stochastic Constraint Programmering formulering både i termer av utforskade noder och körtider.
Ett annat relaterat arbete är REF, som tillhandahåller kostnadsbaserad domänfiltrering för stokastiska knapsackbegränsningar, vilket tyder på ett visst samband mellan slumpmässiga begränsningar och kostnads-/mjuka begränsningar.
Cost-based domain filtering for stochastic constraint programming
{'venue': 'In Proceedings of the 14th International Conference on the Principles and Practice of Constraint Programming', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}