摘要
布拉德利·亚历山大（Bradley Alexander）、詹姆斯·科特曼（James Kortman）和安妮塔·诺依曼（Aneta Neumann）。 2017年。通过基于特征的多样性优化，艺术图像变体的演变。 在 2017年7月15日至19日在德国柏林举行的GECCO 2017遗传和进化计算会议记录 Peter A.N.Bosman（编辑）。 美国医学会，171--178。 谷歌学者 
数字图书馆 
David L.Applegate、Robert E.Bixby、Vasek Chvátal和William J.Cook。 2007 旅行推销员问题的计算研究 普林斯顿大学出版社，美国新泽西州普林斯顿。 谷歌学者 数字图书馆 伯恩德·比施尔（Bernd Bischl）、帕斯卡尔·克什克（Pascal Kerschke）、拉尔斯·科特霍夫（Lars Kotthoff）、托马斯·马吕斯·林道尔（Thomas Marius Lindauer）、尤里·马利茨基（Yuri Malitsky）、亚历山大·弗雷谢特（Alexandre Fréchette）、霍尔格·胡斯（Holger H.Hoos）、弗兰克·赫特。 2016年。ASlib：算法选择的基准库。 人工智能（AIJ） 237 (2016), 41 -- 58. 谷歌学者 数字图书馆 雅各布·博斯克和海克·特劳特曼。 2016年，最先进的不精确TSP解决方案性能差异最大化的发展实例。 在 第十届学习与智能优化国际会议论文集 施普林格，48-59。 谷歌学者 交叉引用 
雅各布·博斯克和海克·特劳特曼。 2016。了解具有最大性能差异的最先进的不精确TSP求解器的进化实例的特征。 在 人工智能（AI*IA）进展 .弹簧，3-12。 谷歌学者 数字图书馆 雅各布·博斯克和海克·特劳特曼。 2019.多目标绩效测量：PAR10的替代方案和预期运行时间。 在 第十二届学习与智能优化国际会议论文集（计算机科学讲稿） 第11353卷。 施普林格国际出版公司，希腊卡拉马塔，215-219。 谷歌学者 数字图书馆 Jérémie Dubois-Lacoste、Holger H.Hoos和Thomas Stützle。 2015.关于欧几里德TSP最新本地搜索算法的经验缩放行为。 在 第17届遗传和进化计算年会（GECCO）会议记录 美国医学会，377--384。 谷歌学者 数字图书馆 Wanru Gao、Samadhi Nallaperuma和Frank Neumann。 2016.基于特征的问题实例分类多样性优化。 在 第十四届自然并行问题解决国际会议论文集（PPSN XIV）（计算机科学讲义（LNCS）） 施普林格，869-879。 谷歌学者 交叉引用 丹·古斯菲尔德。 1997 字符串、树和序列的算法：计算机科学和计算生物学 剑桥大学出版社，美国纽约州纽约市。 谷歌学者 数字图书馆 Keld Helsgaun。 2009年，林克尼汉TSP启发式的Generalk-opt子动作。 数学规划计算 1, 2--3 (2009), 119 -- 163. 谷歌学者 交叉引用 Frank Hutter、Lin Xu、Holger H.Hoos和Kevin Leyton-Brown。 2014.算法运行时预测：方法与评估。 人工智能（AIJ） 206 (2014), 79 -- 111. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370213001082 谷歌学者 数字图书馆 帕斯卡·科尔斯克（Pascal Kerschke）、雅各布·博斯克（Jakob Bossek）和海克·特劳特曼（Heike Trautmann）。 2018年，先进性能指标参数化：基于不精确TSP解算器的稳健性研究。 在 第20届遗传与进化计算协会年会论文集 .ACM，1737年至1744年。 谷歌学者 数字图书馆 帕斯卡·科尔斯克（Pascal Kerschke）、霍尔格·胡斯（Holger H.Hoos）、弗兰克·诺依曼（Frank Neumann）和海克·特劳特曼（Heike Trautmann）。 2019.自动算法选择：调查与展望。 进化计算（ECJ） 27, 1 (2019), 3 -- 45. 谷歌学者 数字图书馆 帕斯卡·科尔斯克、拉尔斯·科特霍夫、雅各布·博塞克、霍尔格·胡斯和海克·特劳特曼。 2018.通过机器学习利用TSP求解器互补性。 进化计算（ECJ） 26，4（2018），597--620。 谷歌学者 数字图书馆 拉尔斯·科特霍夫。 2016.组合搜索问题的算法选择：一项调查。 数据挖掘与约束编程 10101 (2016), 149 -- 190. 谷歌学者 交叉引用 Lars Kotthoff、Pascal Kerschke、Holger H.Hoos和Heike Trautmann。 2015年，使用实例化算法选择改进不精确TSP求解的最新技术。 在 第九届学习与智能优化国际会议论文集 施普林格，202-217。 谷歌学者 交叉引用 保罗·麦克梅内米（Paul McMenemy）、纳达拉延·维拉彭（Nadarajen Veerapen）、杰森·阿代尔（Jason Adair）和加布里埃拉·奥乔亚（Gabriela Ochoa）。 2019.先进TSP启发式求解器的严格性能分析。 在 组合优化中的进化计算（计算机科学（LNCS）课堂讲稿） 阿诺德·利福格和路易斯·帕奎特（编辑），第11452卷。 施普林格，99-114。 谷歌学者 Stephan Meisel、Christian Grimme、Jakob Bossek、Martin Wölck、Günter Rudolph和Heike Trautmann。 2015。车辆动态路线基准实例的多目标EA评估。 在 第17届遗传与进化计算会议（GECCO）论文集 .ACM，美国纽约州纽约市，425--432。 谷歌学者 数字图书馆 Olaf Mersmann、Bernd Bischl、Heike Trautmann、Mike Preuss、Claus Weihs和Günter Rudolph。 2011年，探索性景观分析。 在 第十三届遗传和进化计算年会（GECCO）会议记录 美国医学会，829--836。 谷歌学者 数字图书馆 奥拉夫·默斯曼、伯恩德·比施尔、海克·特劳特曼、马库斯·瓦格纳、雅各布·博斯克和弗兰克·诺伊曼。 2013.一种基于特征的新方法，用于表征旅行推销员问题的算法性能。 数学与人工智能年鉴 第69页（2013年10月），第151-182页。 第2版。 谷歌学者 数字图书馆 永田裕一和小林知根。 2013.使用边缘集合交叉的强大遗传算法求解旅行推销员问题。 信息计算杂志 25, 2 (2013), 346 -- 363. 谷歌学者 数字图书馆 Aneta Neumann、Wanru Gao、Carola Doerr、Frank Neumann-和Markus Wagner。 2018.基于差异的进化多样性优化。 在 第20届遗传与进化计算年会（GECCO）会议记录 .美国医学会，991--998。 谷歌学者 数字图书馆 Aneta Neumann、Wanru Gao、Markus Wagner和Frank Neumann。 2018年，使用多目标指标进行进化多样性优化。 CoRR公司 abs/1811.06804（2018），1--22。 arXiv公司：1811.06804 http://arxiv.org/abs/1811.06804 会议版本出现在GECCO 2019上。 谷歌学者 Aneta Neumann、Christo Pyromalis和Bradley Alexander。 2018.使用生成性对抗网络的多样性和约束图像的演变 神经信息处理——第25届国际会议，ICONIP 2018，柬埔寨暹粒，2018年12月13-16日，会议记录，第六部分（计算机科学讲稿） 、龙城、梁智星和小泽正一（编辑），第11306卷。 施普林格，452-465。 谷歌学者 哈拉尔德·尼德雷特。 1972.差异与凸规划。 Annali di matematica pura ed applicata公司。 系列4 93, 1 (1972), 89--97. 谷歌学者 Josef Pihera和Nysret Musliu。 2014.机器学习在TSP算法选择中的应用。 在 IEEE第26届人工智能工具国际会议（ICTAI）会议记录 IEEE，第47-54页。 谷歌学者 数字图书馆 约翰·里沙德·赖斯（John Rischard Rice）。 1976.算法选择问题。 计算机的进展 15 (1976), 65 -- 118. 谷歌学者 交叉引用 达尼洛·桑切斯、L.Darrell Whitley和雷纳托·蒂诺。 2017.为旅行推销员问题构建更好的启发式：结合边集合交叉和分区交叉。 在 第19届遗传和进化计算年会（GECCO）会议记录 .美国医学会，329--336。 谷歌学者 数字图书馆 凯特·阿曼达·史密斯-迈尔斯。 2009.算法选择元学习的跨学科视角。 ACM计算调查（CSUR） 41（2009年1月），1--25。 谷歌学者 数字图书馆 凯特·阿曼达·史密斯-迈尔斯（Kate Amanda Smith-Miles）和贾诺·伊尔贾·范·海默特（Jano Ilja van Hemert）。 2011.通过学习进化实例发现优化算法的适用性。 数学与人工智能年鉴 61, 2 (2011), 87 -- 104. 谷歌学者 数字图书馆 雷纳托·蒂诺斯（Renato Tinós）、凯尔德·赫尔斯冈（Keld Helsgaun）和L.Darrell Whitley。 2018年，林克尼甘·赫尔斯冈（Lin-Kernighan-Helsgaun）旅行推销员启发式中的高效重组。 在 第十五届自然并行问题解决国际会议论文集（PPSN XV）（计算机科学讲稿（LNCS）） ，Anne Auger、Carlos Manuel Mira da Fonseca、Nuno Lourenço、Penousal Machado、Luis Paquete和L.Darell Whitley（编辑），第11101卷。 施普林格，95-107。 谷歌学者 塔玛拉·乌尔里奇（Tamara Ulrich）和洛塔尔·蒂勒（Lothar Thiele）。 2011.在单目标优化中最大化人口多样性。 在 遗传与进化计算会议 .ACM，641--648。 谷歌学者 数字图书馆 大卫·希尔顿·沃尔珀特（David Hilton Wolpert）和威廉·麦克雷迪（William G.Macready）。 1997.没有免费午餐定理用于优化。 IEEE进化计算汇刊（TEVC） 1, 1 (1997), 67 -- 82. 谷歌学者 数字图书馆
索引术语
通过新颖和创造性的突变算子进化不同的TSP实例
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