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自适应大邻域搜索元启发式的接受准则比较

作者

上市的:
  • 阿尔贝托·桑蒂尼

    (蓬佩·法布拉大学和巴塞罗那GSE)

  • 斯特凡·罗普克

    (DTU管理科学)

  • Lars Magnus Hvattum公司

    (莫尔德大学学院)

摘要

自适应大邻域搜索(ALNS)是解决复杂组合优化问题的有用框架。作为一种元启发式算法,它由一些必须针对正在解决的特定优化问题进行定制的组件组成,而其他组件与问题无关。对于旨在评估特定问题独立组件不同替代方案的相对优点的研究,文献很少。本文研究了一个这样的组件,即ALNS中的移动接受准则,并比较了一系列备选方案。通过广泛的计算测试,根据ALNS实现的性能,将备选移动接受标准分为三组。在最好的变体中,我们发现了基于模拟退火、阈值接受和记录到记录旅行的标准版本,后者的版本一直被其他版本所否定。其他分析侧重于搜索行为,并使用多元线性回归确定与良好搜索性能相关的搜索行为特征。

建议引用

  • 阿尔贝托·桑蒂尼(Alberto Santini)、斯特凡·罗普克(Stefan Ropke)和拉尔斯·马格努斯·赫瓦塔姆(Lars Magnus Hvattum),2018年。"自适应大邻域搜索元启发式的接受准则比较,"启发式杂志施普林格,第24卷(5),第783-815页,10月。
  • 手柄:RePEc:spr:joheur:v:24:y:2018:i:5:d:10.1007_s10732-018-9377-x
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

    引文

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    作为


    引用人:

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    最相关的项目

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