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元启发式的元分析:量化自适应大邻域搜索中自适应性的影响

作者

上市的:
  • 雷娜塔·特克什
  • 肯尼思·索伦森
  • 拉尔斯·马格努斯·赫瓦特姆

摘要

元启发式的研究集中在(新的)算法开发和竞争测试上,这两种方法都经常被认为几乎没有产生可推广的知识。本文的主要目标是促进元分析,这是一种结合了几项独立研究结果的系统统计检验,是获得元启发式问题和实现相关见解的更合适方法。荟萃分析广泛应用于多个科学领域,尤其是医学领域(例如,确定某种治疗的疗效)。据我们所知,这是元启发式领域的第一次元分析。

建议引用

  • Turkeš,Renata&Sörensen,Kenneth&Hvattum,Lars Magnus,2021年。"元启发式的元分析:量化自适应大邻域搜索中自适应性的影响,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔,第292(2)卷,第423-442页。
  • 手柄:RePEc:eee:ejores:v:292:y:2021:i:2:p:423-442
    DOI:10.1016/j.ejor.2020.10.045
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人:

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    1. 图尔克·什、雷娜塔·萨伦森、肯尼思·瓦图姆、拉尔斯·马格纳斯和巴雷纳、伊娃和钦特里、哈耶特·科埃略、莱安德罗和大亚里安、伊曼和格利马尔、阿克塞尔和古尔哈夫、安德斯和艾利斯、恰加泰伊和凯斯金、梅尔夫和基夫,2019年。"元启发式的元分析:量化自适应大邻域搜索中自适应性的影响,"工作文件2019002,安特卫普大学商业与经济学院。
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