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混合元启发式中的强化、学习和多样化：有效的统一

作者

上市的：
  • 维尼希乌斯·马西莫

    （圣保罗联邦大学（UNIFESP））

  • 玛丽亚·V.纳西门托

    （圣保罗联邦大学（UNIFESP））

摘要

混合启发式方法最近被指出是解决组合优化问题的一种有效方法。这背后的主要原因是，通过组合来自不同元启发式的组件，可以在搜索空间中探索解决方案（如果没有混合，将无法到达）。特别是，由于影响搜索过程的解的多样性不足，进化算法可能陷入局部最优解。本文将最近提出的元启发式智能引导自适应搜索（IGAS）与著名的路径重新链接算法相结合，以解决大规模的最大覆盖位置问题。此外，它提出了IGAS的一个微小变化，并通过计算实验进行了测试，表明其计算成本有所提高。计算实验还证明，杂交IGAS的性能优于文献中的结果。

建议引用

  • 维尼希乌斯·马西莫（Vinícius R.Máximo）和马里·纳西门托（MariáC.V.Nascimento），2019年。"混合元启发式中的强化、学习和多样化：有效的统一,"启发式杂志，施普林格，第25卷（4），第539-564页，10月。
    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:25:y:2019:i:4:d:10.1007_s10732-018-9373-1
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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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    最相关的项目

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