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用于解决二次分配问题的混合遗传算法的广泛测试。 (英语) Zbl 1036.90057号

摘要:在理想情况下,稳健的搜索算法应该在各种各样的问题上表现出合理的性能。在早期的一篇论文中,作者[Compute.Optim.Appl.15,249-268(2000;Zbl 0947.90057号)]概述了一类用于求解二次分配问题(QAP)的基于k基因交换局部搜索的混合遗传算法。通过在本文中报告混合遗传算法(GA)在求解QAP中的综合测试结果,我们跟踪了算法的发展。使用一组标准的参数设置测试了100多个QAP基准实例,并将结果与使用简单GA获得的结果进行了比较。我们在所有基准测试上的测试结果表明,对于测试的98个QAP基准实例,混合遗传算法可以获得比最著名的解决方案高2.5(\%\)以内的高质量解决方案。计算时间也很合理。对于所有测试的实例,除一个实例外,所有实例都需要不超过一小时的计算时间。结果将作为一个有用的基线,用于与使用QAP基准测试作为测试基础的其他算法进行性能比较。

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90C27型 组合优化
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90B80型 离散位置和分配
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全文: 内政部