A Branch Search Algorithm for Maximum Likelihood Paired Comparison Ranking
配对比较最大似然排序的分支搜索算法AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：配对比较排序本身不足以证明其属于经济学离散选择，摘要主要讨论优化算法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
配对比较最大似然排序的分支搜索算法
- 研究问题
- 如何高效求解一类数学规划问题，特别是依据配对比较数据寻找最大似然排序，并降低搜索所需的时间和存储资源？
- 方法与思路
- 作者提出沿搜索树逐条分支遍历的算法，说明其与分支定界方法的差异，并通过已有文献例子和计算经验比较性能。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该算法的时间需求看起来更好，存储需求优于或不劣于此前算法，并提供排序实例及某类问题的计算经验。
- 阅读关注点
- 应核对适用的数学规划问题类别、搜索与终止规则、是否保证取得全局最优，以及时间和存储比较采用的实例与标准。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出复杂度界，时间优势表述带有保留，不能据此认定普遍更快。
原文摘要
An efficient algorithm is presented for solving a general class of mathematical programming problems. This class includes the specific task of finding a maximum likelihood ranking based on paired comparison data. It differs from a branch and bound scheme in that it searches the nodes of a tree one branch at a time. As a result, its time requirements appear to be better and its storage requirements are better than or as good as previous algorithms. An example from the literature is presented for illustration and comparison of this method with previous work. Computational experience is described for an important class of problems.