Génération d'instances difficiles pour évaluer les algorithmes
En bref
- Méthode automatisée pour générer des instances difficiles en optimisant le temps d'exécution des solveurs.
- Testée sur quatre problèmes NP-difficiles : SAT, voyageur de commerce, cycle hamiltonien et flow-shop.
- Les instances générées surpassent les benchmarks aléatoires et classiques en difficulté.
Une méthode optimise la génération d'instances pour tester des algorithmes NP-difficiles. Elle produit des cas plus exigeants que des tirages aléatoires ou des benchmarks classiques, en analysant le temps d'exécution des solveurs. Validée sur quatre problèmes (SAT, voyageur de commerce, cycle hamiltonien, flow-shop), elle révèle des structures connues et dépasse les références existantes.
Ce résumé vous donne l'essentiel. L'article complet, ses chiffres et ses citations sont chez cs.AI updates on arXiv.org.
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