分散搜索

散射搜索本章讨论了散布搜索的原理和基础及其在训练神经网络问题中的应用。分散搜索是一种进化方法，已经成功地应用于各种各样的硬优化问题。分散搜索构建新的试验解决方案，结合所谓的参考解决方案，并采用战略设计，利用上下文知识。与其他进化方法（如遗传算法）相比，分散搜索是建立在系统设计和创建新解决方案的方法的基础之上的，而不是从随机化得到的那些好处。我们的实现目标是创建分散搜索方法中的五个元素的组合，证明了在多层神经网络中搜索最优权重值时是有效的。通过实验，我们证明了我们的分散搜索的实例化可以在训练质量方面与最著名的训练算法相竞争，同时将计算工作量保持在一个合理的水平。来源HTTP//PATRO.AUU-EDU）

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按年份排序（引文）
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  13. 穆日体巴，Albert Einstein Fernandes；Rodrigues，Carlos Diego；da Costa，FrcC-IiaRaj.jo：多模资源受限项目调度问题的路径重算算法（2018）
  14. 陈，Yujie；考灵，彼得；Polack，菲奥娜；ReMe，史蒂芬；Mourdjis，Fiel:大规模城市排水系统的预防性和纠正性维护计划的动态优化（2017）
  15. de Souza Lima，F. Tima M.；Pereira，Davi S. D.；Da CangeE.S.O，Samuel V.；De CAMARGO，Ricardo S.：一个多目标能力的异构车队和混合负载的农村校车路径问题（2017）
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  18. Leyman，Pieter；VaunHouck，马里奥：资金和资源受限的净现值优化项目调度（2017）
  19. Marinakis，YANIS；MigDalas，Athanasios；Sifaleras，安吉洛：一种混合粒子群优化算法——约束最短路径问题的变邻域搜索算法（2017）
  20. 卡瓦略，安德烈·C·P.L.F.：智能导引自适应搜索最大覆盖位置问题（2017）