El-Ghazali塔尔比 将元启发式与数学规划、约束规划和机器学习相结合。 （英语） 兹比尔1342.90194 安·Oper。物件。 240，第1期，171-215（2016）. 摘要：在过去几年中，在优化和机器学习领域，人们对混合元启发式的兴趣大大提高。对于科学和工业中的许多优化问题，可以通过混合优化算法获得最佳结果。元启发式、数学规划、约束规划和机器学习等优化工具的组合提供了非常有效的优化算法。本文考虑了四种不同类型的组合：（1）将元启发式与互补元启发式相结合。（2） 将元启发式与运筹学界常用的数学规划方法中的精确方法相结合。（3） 将元启发式与人工智能社区开发的约束编程方法相结合。（4） 将元启发式与机器学习和数据挖掘技术相结合。 引用于10文件 MSC公司： 90立方 非线性规划 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：混合元启发式；数学；数学规划；机器学习；约束编程；数据挖掘 软件：ILOG时间表；流行音乐；超启发式；JOBSHOP公司；OR-库 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \文本{E.-G.塔尔比}，安.奥珀。第240号决议，第1号，171--215（2016；Zbl 1342.90194） 全文： 内政部 参考文献： [1] Abbattista，F.、Abbattesta，N.和Caponetti，L.（1995）。用于优化的进化和合作代理模型。IEEE进化计算国际会议ICEC’95，第668-671页，澳大利亚珀斯。 [2] Abramson，D.、Logothetis，P.、Postula，A.和Randall，M.（1997年）。用于组合优化的专用计算机。澳大利亚悉尼，澳大利亚外星人计算机体系结构研讨会·Zbl 1273.90004号 [3] Abramson，D.A.（1992年）。支持模拟退火的非常高速的体系结构。IEEE计算机，25，27-34·数字对象标识代码：10.1109/2.144393 [4] Aggarwal，C.C.、Orlin，J.B.和Tai，R.P.（1997）。最大独立集的优化交叉。运筹学，45，226-234·兹伯利0891.90140 ·doi:10.1287/opre.45.226 [5] 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