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随时Pareto本地搜索

作者

上市的：
  • 杰雷米·杜波伊斯·拉科斯特
  • 曼纽尔·洛佩兹·伊瓦涅斯
  • 托马斯·苏泽尔

摘要

Pareto局部搜索（PLS）是解决多目标组合优化问题的一种简单有效的局部搜索方法。它也是解决此类问题的许多最先进算法的关键组成部分。然而，如果在完工前终止，PLS可能不是很有效。换句话说，PLS在任何时候都表现不佳。本文研究了各种PLS算法组件对其任意时间行为的影响。我们表明，使用替代算法组件可以大大改善PLS的任何时间行为。我们还提出了Dynagrid，这是一种目标空间的动态离散化，有助于PLS更快地收敛到Pareto前沿的良好近似值，并在有更多时间可用的情况下继续改进它。我们对双目标旅行商问题和双目标二次分配问题的新方案进行了详细的实证评估。我们的结果表明，新的PLS变体不仅在任何时候都比原始PLS具有更好的性能，而且在更长的计算时间或完成后也可以获得更好的结果。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:ejores:v:243:y:2015:i:2:p:369-385
    DOI:10.1016/j.ejor.2014.10.062
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    引文

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    最相关的项目

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