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计算与优化中基于多样化的学习

作者

上市的：
  • 弗雷德·格洛弗

    （科罗拉多大学-博尔德分校
    OptTek系统）

  • 金考浩

    （LERIA，昂热大学
    法国大学研究所）

摘要

基于多样性的学习（DBL）源于元启发式领域引入的一系列原则和方法，这些原则和方法在计算和优化中有着广泛的应用。我们表明，DBL框架远远超出了最近的基于对立的学习（OBL）框架Tizhoosh介绍的框架（见：建模、控制和自动化计算智能国际会议论文集，以及智能代理、网络技术和互联网商务国际会议（CIMCA/IAWTIC-2005），第695-7012005页），这已经成为机器学习和元启发式优化领域众多研究计划的焦点。我们统一并扩展了元启发式搜索中的早期建议（Glover，in Hao J-K，Lutton E，Ronald E，Schoenauer M，Snyers D（eds）Artificial evolution，Telection notes in computer science，Springer，Berlin，vol 1363，pp 13-541997；Glover和Laguna Tabu search，Springer，Berlin，1997）提供了一组比OBL更灵活和全面的方法，用于在元启发式搜索中创建强化和多样化策略。我们还描述了DBL在机器学习和优化的各个子领域的潜在应用。

建议引用

  • Fred Glover和Jin-Kao Hao，2019年。"计算与优化中基于多样化的学习,"启发式杂志，施普林格，第25卷（4），第521-537页，10月。
    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:25:y:2019:i:4:d:10.1007_s10732-018-9384-y
    内政部：10.1007/s10732-018-9384-y
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
    1. Fred Glover，2014年。"零一优化的外部路径重链接,"国际应用元启发式计算杂志，IGI Global，第5卷（3），第1-8页，7月。
    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

    引文由CitEc项目，订阅其RSS源对于此项目。
    作为


    引用人：

    1. 伊曼纽尔·维加（Emanuel Vega）、里卡多·索托（Ricardo Soto）、布罗德里克·克劳福德（Broderick Crawford）、哈维尔·佩尼亚（Javier Peña）和卡洛斯·卡斯特罗（Carlos Castro），2021年。"基于学习的勘探开发动态平衡混合框架：结合回归分析和元启发式,"数学，MDPI，第9卷（16），第1-23页，8月。

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书相同的作品引用。
    1. Yin，Peng-Yeng&Wu，Tsai-Hung&Hsu，Ping-Yi，2017年。"基于MOEA/D的风电机组多目标优化配置仿真风险管理,"能源爱思唯尔，第141（C）卷，第579-597页。
    2. Fernando Stefanello&Vaneet Aggarwal&Luciana S.Buriol&Mauricio G.C.Resende，2019年。"跨地理分隔数据中心放置虚拟机的混合算法,"组合优化期刊施普林格，第38卷（3），第748-793页，10月。
    3. Ricardo N.Liang和Eduardo A.J.Anacleto和Cláudio N.Meneses，2022年。"求解稀疏二次无约束二元优化问题时加速禁忌搜索的数据结构,"启发式杂志施普林格，第28卷（4），第433-479页，8月。

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