面向具有相关随机事件网络设计的 XOR 采样
人工智能
2017-05-25 v2
摘要
许多网络优化问题可以被表述为随机网络设计问题，其中边随机存在或不存在。此外，保护措施可以保证边持续存在。我们考虑在预算限制下寻找最优保护策略的问题，以最大化网络的某些连通性度量。以往的方法依赖于边相互独立的假设。在本文中，我们考虑一个更现实的设定，即由于自然灾害或区域事件导致多条边不独立，使得多条边的状态随机相关。我们使用马尔可夫随机场对相关性进行建模，并定义了一个新的随机网络设计框架。我们提供了一种基于样本平均近似（SAA）并结合 Gibbs 采样器或 XOR 采样器的新算法。在真实道路网络数据上的实验结果表明，与使用 Gibbs 采样器的 SAA 相比，使用 XOR 采样器的 SAA 生成的策略具有更高的质量和更低的方差。
引用
@article{arxiv.1705.08218,
title = {XOR-Sampling for Network Design with Correlated Stochastic Events},
author = {Xiaojian Wu and Yexiang Xue and Bart Selman and Carla P. Gomes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.08218},
year = {2017}
}
备注
In Proceedings of the Twenty-sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-17). The first two authors contribute equally