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Eu acho que a rinha ficaria mais interessante se tivesse algumas instâncias maiores e com padrões disintos de dados.
Motivo:
Um problema estar em um classe especifica de NP não siginifca que suas instâncias possuem comportamento similar. Apenas na média. https://arxiv.org/pdf/1806.10244.pdf
Por exemplo, problemas NP-hard para instâncias não havera nenhuma distinção entre solução heuristica e exata, Aqui duas implementações minhas em fortran usando qsort e memoization
Em relação a performance e ganho de heurística, todos esses problemas passam por transições de fase, então anteas que isso ocorra o que está sendo avaliado não é em si o algoritmo. No exemplo abaixo rodo o mesmo código mas para uma instâncias bem maiores
agora é possível ver divergência no resultado da heuristica e também no tempo de execução.
Minha ideia seria colocar mais umas instâncias no repo, não só em tamanho mas também classes. Ex
Suponha que valor(weight) = f(weight) + N(0,1). Esse tipo de instância será outro comportamento
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pelo q eu entendi serão 20 instâncias, sendo q só há 3 nos exemplos, lá no resultado está "??/20". Eu imagino particularmente que existam instâncias grandes nesse processo, pq se não, não teria sentido a rinha, alguns exemplos vc conseguiria resolver com um simples "sort" em ordem de "custo benefício" e sair adicionando, e eu testei, funcionou pra 2 dos 3 exemplos.
Desculpa a demora, coisas do trabalho, e por algum motivo não recebi notificação dessa issue.
De fato, você está certo. Como o @gabrielng-rj99 mencionou, há 20 instâncias "secretas" para a avaliação dos modelos além das existentes para fins de testes.
Entretanto, concordo que algumas instâncias mais representativas seriam mais interessantes. Sinta-se a vontade para fazer uma PR com as novas instâncias :)
Caso queira, também pode mandar algumas que acharia interessante serem utilizadas para avaliação.
Boa noite.
Eu acho que a rinha ficaria mais interessante se tivesse algumas instâncias maiores e com padrões disintos de dados.
Motivo:
Um problema estar em um classe especifica de NP não siginifca que suas instâncias possuem comportamento similar. Apenas na média.
https://arxiv.org/pdf/1806.10244.pdf
Por exemplo, problemas NP-hard para instâncias não havera nenhuma distinção entre solução heuristica e exata, Aqui duas implementações minhas em fortran usando qsort e memoization
Em relação a performance e ganho de heurística, todos esses problemas passam por transições de fase, então anteas que isso ocorra o que está sendo avaliado não é em si o algoritmo. No exemplo abaixo rodo o mesmo código mas para uma instâncias bem maiores
agora é possível ver divergência no resultado da heuristica e também no tempo de execução.
Minha ideia seria colocar mais umas instâncias no repo, não só em tamanho mas também classes. Ex
Suponha que valor(weight) = f(weight) + N(0,1). Esse tipo de instância será outro comportamento
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