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一种分析启发式算法的组合方法

作者

上市的：
  • 杰罗恩·科斯特詹斯

    （UHasselt，研究集团物流）

  • 阮当

    （KU Leuven、CODeS、imec-ITEC）

  • 贝诺·德帕尔

    （UHasselt，研究集团物流）

  • 一个龋齿

    （UHasselt，研究集团物流）

  • 帕特里克·考斯梅克

    （KU Leuven、CODeS、imec-ITEC）

摘要

在开发优化算法时，重点通常在于获得一种算法，该算法在某些性能度量方面能够优于其他现有算法。对观察到的可能性能差异的原因提出质疑不是常见的做法。这些类型的问题与评估各种启发式参数的影响有关，通常没有答案。本文的重点是通过研究算法中运行的各种元素如何与性能相关，获得哪些组合效果好，哪些不好的指示，从而深入了解启发式算法的行为，以及所有这些效果是如何受到算法所解决的特定问题实例的影响的。我们考虑了两种分析算法参数和组件的方法——函数方差分析和多级回归分析，并研究了联合使用这两种方法的好处。我们展示了一种组合方法的结果，与单独使用这两种方法相比，这种方法能够提供更多的见解。本文的示例研究分析了应用于带时间窗的车辆路径问题的大邻域搜索算法和应用于具有序列相关设置时间的无关并行机调度问题的迭代局部搜索算法。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:25:y:2019:i:4:d:10.1007_s10732-018-9388-7
    DOI:10.1007/s10732-018-9388-7
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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