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雷娜塔·特克什；肯尼思·索伦森；拉尔斯·马格努斯·赫瓦特姆

元启发式的元分析：量化自适应大邻域搜索中适应性的影响。 （英语） Zbl 1487.90652号

欧洲药典。物件。 292，第2期，423-442（2021）.
摘要：元启发式的研究主要集中在（新颖的）算法开发和竞争测试上，这两方面的研究经常被认为几乎没有什么可推广的知识。本文的主要目标是促进元分析——一种系统的统计检查，结合了几项独立研究的结果——作为一种更适合获得与问题和实现无关的元启发式见解的方法。荟萃分析广泛应用于多个科学领域，尤其是医学领域（例如，确定某种治疗的疗效）。据我们所知，这是元启发式领域的第一次元分析。
为了说明这种方法，我们进行了元分析，以深入了解自适应大邻域搜索（ALNS）中自适应层的重要性。尽管ALNS已被广泛用于解决一系列问题，但自适应性是否真正有助于ALNS算法的性能还没有确定。
通过谷歌学者（Google Scholar）或与该领域研究人员的个人电子邮件通信，共确定了134项研究，其中63项符合我们的资格标准。在向合格研究的作者发送数据请求后，我们获得了25种不同ALNS实施的结果，采用随机效应模型进行分析。
平均而言，在ALNS算法中添加自适应层将目标函数值提高0.14%（95%置信区间0.06–0.21%）。尽管自适应层可以（并且在有限的研究中）具有附加值，但它也增加了复杂性，因此只能在某些特定情况下推荐使用。这些发现强调了评估元启发式组件贡献的重要性。

引用于6文件

MSC公司：

90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90B06型 运输、物流和供应链管理
90-02 与运筹学和数学规划有关的研究博览会（专著、调查文章）

关键词：

元启发式；荟萃分析；自适应大邻域搜索

软件：

irace公司；DIMACS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Turkeš}等人，《欧洲药典》。第292号决议，第2、423--442号（2021年；Zbl 1487.90652）
全文： 内政部 链接

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