論文の概要: Robustness Approaches for the Examination Timetabling Problem under Data Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17766v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 16:06:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 20:44:54.611256
• Title: Robustness Approaches for the Examination Timetabling Problem under Data Uncertainty
• Title（参考訳）: データ不確実性の検証時間問題に対するロバストネスアプローチ
• Authors: Bernd Bassimir, Rolf Wanka
• Abstract要約: テストタイムタブリング問題(ETTP)は、しばしばポストエンクルーメント問題(PE-ETTP)と見なされる。 本稿では、ロバスト最適化の文献で利用可能ないくつかのアプローチについて論じる。 本研究は, 試験時間の問題に対する各アプローチの影響を考察し, ETTPに最も好適なアプローチを適用する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the literature the examination timetabling problem (ETTP) is often considered a post-enrollment problem (PE-ETTP). In the real world, universities often schedule their exams before students register using information from previous terms. A direct consequence of this approach is the uncertainty present in the resulting models. In this work we discuss several approaches available in the robust optimization literature. We consider the implications of each approach in respect to the examination timetabling problem and present how the most favorable approaches can be applied to the ETTP. Afterwards we analyze the impact of some possible implementations of the given robustness approaches on two real world instances and several random instances generated by our instance generation framework which we introduce in this work.
• Abstract（参考訳）: 文献では、検査時刻決定問題(ETTP)は、しばしば学習後問題(PE-ETTP)とみなされる。 現実世界では、学生が以前の用語から情報を登録する前に試験をスケジュールすることが多い。 このアプローチの直接的な帰結は、結果のモデルに存在する不確実性である。 本稿では,ロバスト最適化文献で利用可能ないくつかのアプローチについて考察する。 本研究は, 試験時間の問題に対する各アプローチの影響を考察し, ETTPに最も好適なアプローチを適用する方法について述べる。 その後,本研究で紹介するインスタンス生成フレームワークによって生成された2つの実世界インスタンスと複数のランダムインスタンスに対して,与えられたロバスト性アプローチの実装が与える影響を分析した。

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