Citeseer/An Analysis of Local Search for the Bi-objective Bidimensional Knapsack Problem 10.1.1.300.1872 — различия между версиями
Материал из DISCOPAL
StasFomin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{checked|}} {{citeseerlink|citeseer/An Analysis of Local Search for the Bi-objective Bidimensional Knapsack Problem 10.1.1.300.1872|<html> </html>}} {{enddiv}}…») |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
| (не показаны 2 промежуточные версии 2 участников) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{checked|}} | {{checked|}} | ||
{{citeseerlink|citeseer/An Analysis of Local Search for the Bi-objective Bidimensional Knapsack Problem 10.1.1.300.1872|<html> | {{citeseerlink|citeseer/An Analysis of Local Search for the Bi-objective Bidimensional Knapsack Problem 10.1.1.300.1872|<html> | ||
| − | + | Методы локального поиска все чаще используются в многоцелевой комбинаторной оптимизации из-за их способности улучшать выполнение метаэвристик. | |
| − | + | <p> | |
| + | Эффективность многоцелевых методов локального поиска сильно зависит от таких факторов, как (i) операторы соседства, (ii) правила поворота и (iii) склонность к хорошим областям объективного пространства. | ||
| + | <p> | ||
| + | В этой работе мы провели обширную экспериментальную кампанию по анализу таких факторов в алгоритме локального поиска Парето (PLS) для двумерной двумерной задачи о рюкзаке (bBKP). | ||
| + | <p> | ||
| + | В первой серии экспериментов мы исследуем PLS как автономный алгоритм, начиная со случайных и жадных решений. | ||
| + | <p> | ||
| + | Во втором наборе мы анализируем PLS как постоптимизирующую процедуру. | ||
</html>}} | </html>}} | ||
{{enddiv}} | {{enddiv}} | ||
[[Категория:CiteSeerArticles]] | [[Категория:CiteSeerArticles]] | ||
Текущая версия на 06:38, 17 марта 2022
«An Analysis of Local Search for the Bi-objective Bidimensional Knapsack Problem 10.1.1.300.1872»скачать
«
Методы локального поиска все чаще используются в многоцелевой комбинаторной оптимизации из-за их способности улучшать выполнение метаэвристик.
Эффективность многоцелевых методов локального поиска сильно зависит от таких факторов, как (i) операторы соседства, (ii) правила поворота и (iii) склонность к хорошим областям объективного пространства.
В этой работе мы провели обширную экспериментальную кампанию по анализу таких факторов в алгоритме локального поиска Парето (PLS) для двумерной двумерной задачи о рюкзаке (bBKP).
В первой серии экспериментов мы исследуем PLS как автономный алгоритм, начиная со случайных и жадных решений.
Во втором наборе мы анализируем PLS как постоптимизирующую процедуру. …»