TTT批次

TTT plots:一个perl程序,用于创建时间目标图。本文描述了一个perl语言程序,它可以为所测量的CPU时间创建时间到目标解的值图,这些CPU时间被假定为符合移位的指数分布。这种情况在基于局部搜索的组合优化启发式中经常出现,例如模拟退火、遗传算法、迭代局部搜索、禁忌搜索、WalkSAT和graph。在算法的设计和算法的比较等方面都得到了广泛的应用。我们首先讨论如何生成TTT图。后面是对perl程序tttplots.pl的描述。


zbMATH中的参考文献(参考文献55条)

显示第1到第20个结果,共55个。
按年份排序(引用)
  1. 平托,布鲁诺Q。;里贝罗,塞尔索C。;罗塞蒂,伊莎贝尔;Noronha,Thiago F.:滑动调度业务模型下路由和波长分配的有偏随机密钥遗传算法(2020)
  2. 罗德里格斯·德霍兰达·玛亚,马塞洛;亚历山大普拉斯蒂诺;Penna,Puca Huachi Vaz:MineEduce:基于数据挖掘的问题规模缩减方法(2020)
  3. 多斯里斯,丹尼尔·莫赖斯;纳塔戈拉特;诺伦哈,蒂亚戈F。;De Souza,Sérgio Ricardo:关于波分复用光网络中光器件成本最小化的问题:复杂性分析,数学公式和改进的启发式(2019)
  4. 纳波利塔诺,安东尼奥;马丁内斯加瓦拉,安娜;费斯塔,保罗;托马索牧师;Martí,Rafael:约束增量图绘制问题的启发式算法(2019)
  5. 斯特凡内洛,费尔南多;阿加瓦尔,瓦内特;布里奥,卢西亚娜S。;Resende,Mauricio G.C.:跨地理分离数据中心放置虚拟机的混合算法(2019年)
  6. 周青;本利克,乌纳;吴庆华;郝金高:容量受限聚类问题的启发式搜索(2019)
  7. 德霍兰达玛雅,马塞洛罗德里格斯;亚历山大普拉斯蒂诺;Penna,Puca Huachi Vaz:异构车队车辆路径问题的混合数据挖掘启发式算法(2018)
  8. 马丁斯,丹尼尔;维安娜,加布里埃尔M。;罗塞蒂,伊莎贝尔;马丁斯,西蒙娜L。;Plastino,Alexandre:使用数据挖掘使最先进的启发式更快(2018)
  9. 平托,布鲁诺Q。;里贝罗,塞尔索C。;罗塞蒂,伊莎贝尔;Plastino,Alexandre:最大拟集团问题的有偏随机密钥遗传算法(2018)
  10. 雷耶斯,阿尔贝托;Ribeiro,Celso C.:将目标地块的时间延长到多个实例(2018年)
  11. 利沃拉托,马里奥;菲格雷多,罗莎;弗罗塔,尤里;Drummond,Lúcia:《通过有效解决相关聚类问题评估社会网络平衡》(2017)
  12. 马西莫,维尼克斯R。;马里恩托,西蒙托。;Carvalho,AndréC.P.L.F.:最大覆盖位置问题的智能引导自适应搜索(2017)
  13. 王、杨;吴庆华;Glover,Fred:最小微分色散问题的有效元启发式算法(2017)
  14. 布兰德,朱利尼S。;诺伦哈,蒂亚戈F。;Ribeiro,Celso C.:WDM光网络中最大化可接受光路数的有偏随机密钥遗传算法(2016)
  15. 查维斯,A.A。;洛伦娜,洛杉矶。;塞恩,E.L.F。;Resende,M.G.C.:CS和BRKGA混合方法应用于刀具切换问题的最小化(2016)
  16. 科埃略,V.N。;格拉萨,A。;拉马金尼奥,H。;科埃略,I.M。;索扎,M.J.F。;Cruz,R.C.:一种基于ILS的算法,用于求解具有多个行程和停靠约束的大型真实异构车队VRP(2016)
  17. 德桑蒂斯,M。;费斯塔,P。;刘孜,G。;卢西迪,S。;里纳尔迪,F.:非单调的把握(2016)
  18. 冈萨雷斯,佩德罗·恩里克;西蒙内蒂,路易迪;米其龙,菲利普;马提农,卡洛斯;Santos,Edcarllos:具有用户最优流的固定费用无容量网络设计问题的带局部分支的变量固定启发式算法(2016)
  19. 穆斯曼诺,莱昂纳多·M。;Ribeiro,Celso C.:广义中值图问题的启发式算法(2016)
  20. Vilar Jacob,维尼修斯;Arroyo,JoséElias C.:具有序列相关族设置时间的单机调度问题的ILS启发式算法,以最小化总延误(2016)