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GRASP启发式和扩展的概率停止规则。 (英语) Zbl 1270.90108号

摘要:大多数元启发式算法的主要缺点是缺乏有效的停止标准。此类算法的大多数实现都是在执行给定的最大迭代次数或给定的最大连续迭代次数后停止的,而不会改进最已知的解值,或者在搜索过程中找到的精英解决方案集稳定之后。我们为随机元启发式算法(如贪婪随机自适应搜索过程)提出了有效的概率停止规则。我们展示了如何利用这些算法迭代过程中获得的解值的概率密度函数来实现基于解质量和找到可能改进找到的最佳解所需时间之间的折衷的停止规则。我们通过实验表明,在GRASP启发式的特定情况下,沿其迭代获得的解值符合正态分布,该正态分布可用于在线估计在即将到来的迭代中获得的解的数量,该数量可能至少与现有解一样好。此估计用于根据解决方案质量和找到可能改进现有解决方案所需时间之间的权衡来验证停止规则。通过对四个不同组合优化问题的GRASP实现所获得的全面计算研究报告,说明并验证了该策略的鲁棒性。

MSC公司:

90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90C27型 组合优化
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全文: 内政部

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