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An iterated multi-stage selection hyper-heuristic

delete2016-04-01
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OA
AI
A
Ahmed Kheiri *
E
Ender Özcan
DOI：10.1016/j.ejor.2015.09.003delete
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摘要

摘要

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人们越来越关注可重复使用的通用搜索方法的设计，这些方法适用于不同的问题，而不是针对单个特定问题的量身定制的解决方案。超启发式已经成为这样的高级方法，其探索由一组启发式 (移动运算符) 或启发式组件形成的空间以解决计算上困难的问题。选择超启发式混合并控制一组预定义的低级启发式，其目标是通过选择并将适当的启发式应用于手头的解决方案来改进最初生成的解决方案，并决定在迭代框架下的每个步骤是接受还是拒绝新的解决方案。为启发式选择设计自适应控制机制并将其与合适的接受方法相结合是一项重大挑战，因为这两个组件都可能影响选择超启发式的整体性能。在这项研究中，我们描述了一种新颖的迭代多阶段超启发式方法，该方法通过两个相互作用的超启发式方法进行循环，并基于以下原则进行操作: 并非问题域的所有低级启发式方法在搜索过程的任何时候都有用。超启发式基准测试的经验结果表明，在六个问题领域中，所提出的选择超启发式方法成功击败了最先进的方法。（C）2015年由爱思唯尔公司和欧洲运筹学协会联盟（EURO）在国际运筹学联合会（IFORS）框架内所有。版权所有。
Keyword:
Heuristics
Combinatorial optimisation
Hyper-heuristic
Meta-heuristic
Hybrid approach
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