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延迟的改进本地搜索

作者

上市的：
  • 海伯·阿马拉

    （米纳斯基拉斯联邦研究所
    米纳斯基拉斯联邦大学

  • 塞巴斯蒂安·乌鲁蒂亚

    （吉拉斯米纳斯联邦大学
    莫尔德大学学院）

  • Lars M.Hvattum公司

    （莫尔德大学学院）

摘要

局部搜索是开发启发式算法的基本工具。邻域操作符获取当前解并返回一组类似的解，表示为邻域。在最佳改进局部搜索中，在每次迭代中，相邻解中的最佳解将替换当前解。另一方面，在第一次改进的局部搜索中，只搜索邻域，直到找到任何改进的解，然后替换当前解。在这项工作中，我们提出了一种新的局部搜索策略，该策略试图通过在每次迭代中选择与局部最优值具有尽可能少的共同属性的改进邻居来避免低质量的局部最优值。为此，它使用了以前在整数线性规划中用作最优切割的不等式。该方法被称为延迟改进局部搜索，并以具有2-opt邻域的旅行商问题和具有1-flip邻域的最大割问题为测试用例进行了实现和评估。计算结果表明，与传统的局部搜索策略相比，新策略虽然速度较慢，但获得了更好的局部最优解。在固定计算时间和固定目标的实验中，这种比较有利于新策略的实现。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:27:y:2021:i:5:d:10.1007_s10732-021-09479-9
    DOI:10.1007/s10732-021-09479-9
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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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