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周晓晨;卢卡·玛丽亚·甘巴黛拉;罗伯特·蒙特曼

概率定向问题的禁忌搜索算法。 （英语） Zbl 1510.90220号

计算。操作。物件。 126，文章ID 105107，10 p.（2021）.
摘要：定向问题是一个路线问题，旨在选择在给定时间预算内访问的给定客户集的子集，以使总收入最大化。已经研究了该问题的多种变体。概率定向问题就是其中一个变种，客户需要根据给定的概率进行访问。随机性使模型更实用，但同时也更难求解。禁忌搜索是一种在组合优化问题中广泛使用的方法，用于在启发式局部搜索过程中摆脱局部最优。在这项工作中，我们通过将蒙特卡罗评估器嵌入禁忌搜索算法中来解决概率定向问题，以创新的方式利用它们的交互作用。对新方法进行了详细的计算研究，目的是研究元启发式算法在精度和速度方面的性能，同时在现有文献中定位新方法。

引用于4文件

MSC公司：

90C27型 组合优化
90立方厘米 涉及图形或网络的编程
90 C59 数学规划中的逼近方法和启发式方法

关键词：

概率定向问题;元启发式算法;禁忌搜索算法;蒙特卡罗抽样法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛X.Chou｝等人，计算机。操作。第126号决议，文章编号105107，10页（2021；Zbl 1510.90220）
全文： 内政部

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