.png){kind=icon}
返回
A Random-Key optimizer for combinatorial optimization
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s10732-025-09568-z.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文介绍了一种名为随机键优化器（RKO）的通用且高效的随机局部搜索方法，该方法针对组合优化问题进行了定制。利用随机键概念，RKO将解编码为随机键向量，随后通过问题特定的解码器解码为可行解。RKO框架能够结合大量经典元启发式算法，每种算法均可独立或并行运行，并通过精英解池实现解共享。这种模块化方法允许适配多种元启发式算法，包括模拟退火、迭代局部搜索和贪婪随机自适应搜索过程等。RKO框架的有效性通过其应用于三个NP难组合优化问题的应用得以验证，这些问题分别是α-邻域p-中位问题、枢纽树选址问题和节点容量约束图划分问题。结果表明，该框架能够在不同问题领域产生高质量的解，突显了其作为组合优化领域稳健工具的潜力。
Keyword:
Random-Key Optimizer
Combinatorial Optimization
Metaheuristics
NP-hard problems
C plus plus Implementation
Parallel Computing
期刊
J
IF:
1.4
论文数:
30
被引数:
1.3K
机构
引用论文
A unified heuristic for a large class of Vehicle Routing Problems with Backhauls一种用于具有回程的大型车辆路径问题的统一启发式方法
OAAI
.png){kind=icon}
OAAI分享收藏
分享收藏
查看更多内容