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A Novel Binary Dream Optimization Algorithm with Data-Driven Repair for the Set Covering Problem
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AI
DOI：10.3390/biomimetics11030197.png)
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摘要
En 中文
集合覆盖问题是组合优化中的一个基本NP难问题，并在包括物流规划、调度、设施选址、网络设计和资源分配在内的广泛工业决策过程中发挥着核心作用。在许多现实场景中，这类问题规模庞大且约束高度复杂，这使得精确解法在计算上不切实际，并促使采用能够在有限时间内产生高质量解的元启发式方法。在本工作中，我们提出了一种离散化的梦境优化算法（Dream Optimization Algorithm）的改进版本，重点关注当原为连续搜索空间设计的算法应用于二进制和强约束模型时出现的挑战。连续搜索过程通过固定的离散化方案映射到二进制决策空间。这种转换的结果可能导致部分约束无法满足，凸显了有效可行性恢复机制的重要性。由于离散化阶段可能产生不可行解，并且经常引发阻碍进一步改进的平台效应，因此需要一个明确的修复阶段来恢复可行性并促进有效的搜索进展。为强化这一过程，本研究引入了一种基于赌博机驱动算子选择（bandit driven operator selection）的自适应控制机制，该机制在搜索过程中动态选择不同的修复程序。在基准实例上的实验结果表明，所提出的方法能够持续获得高质量解，其相对于已知最优解的相对偏差较低，且在不同运行中表现出稳定的行为。
Keyword:
set covering problem
metaheuristics
dream optimization algorithm
repair strategies
machine learning–based control
combinatorial optimization
AI总结
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期刊
B
IF:
3.9
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引用论文
Continuous Metaheuristics for Binary Optimization Problems: An Updated Systematic Literature Review连续元启发式算法用于二元优化问题：一项更新的系统文献综述.png)
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