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远程引导本地搜索

作者

上市的：
  • 丹尼尔·波伦贝尔

    （国家艺术与博物馆）

  • 金考浩

    （昂热大学
    法国大学研究所）

摘要

我们提出了几种技术，这些技术使用候选解决方案之间的距离来实现局部搜索（LS）算法中的增强。经典LS的一个重要缺点是，在访问了一个非常高质量的解决方案后，搜索过程可能会“忘记它”，并继续朝着非常不同的方向发展。我们提出了一种在给定LS之上工作的方法，为其配备一种形式的存储器，以便记录最高质量的访问区域（球体）。更准确地说，这种新方法使用候选解之间的距离来执行LS轨迹的粗粒度记录，即，它记录了许多发现的球体。球体（的中心）在优先级队列中保持排序，在优先级队列中，新的中心像插入排序算法中一样不断插入。在彻底研究了一个球体之后，该方法从优先级队列中的第一个最佳球体中心恢复搜索。由此产生的LS轨迹不再是一条连续的路径，而是一个树状结构，具有闭合分支（已研究的球体）和开放分支（as-yet-unxplored球体）。我们还探索了其他一些依赖于距离的技术，例如，在第2.3节中，我们展示了如何使用距离信息来防止搜索在大（准）高原上无限循环。基于不同编码（分区、向量和排列）的三个问题的实验证实了所提想法的强化潜力。

建议引用

  • Daniel Porumbel和Jin Kao Hao，2020年。"远程引导本地搜索,"启发式杂志施普林格，第26卷（5），第711-741页，10月。
    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:26:y:2020:i:5:d:10.1007_s10732-020-09446-w
    数字对象标识码：10.1007/s10732-020-09446-w
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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）

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