Citeseer/Automatic Generation of Multi-objective ACO Algorithms for the Bi-objective Knapsack (2012) 10.1.1.651.1191 — различия между версиями
StasFomin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{checked|}} {{citeseerlink|citeseer/Automatic Generation of Multi-objective ACO Algorithms for the Bi-objective Knapsack (2012) 10.1.1.651.1191|<html> </html>}…») |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{checked|}} | {{checked|}} | ||
{{citeseerlink|citeseer/Automatic Generation of Multi-objective ACO Algorithms for the Bi-objective Knapsack (2012) 10.1.1.651.1191|<html> | {{citeseerlink|citeseer/Automatic Generation of Multi-objective ACO Algorithms for the Bi-objective Knapsack (2012) 10.1.1.651.1191|<html> | ||
− | + | Алгоритмы многоцелевой оптимизации муравьиных колоний (MOACO) показали многообещающие результаты для решения различных многоцелевых задач, но они также предлагают большое количество возможных вариантов дизайна. Но изучение всех возможных конфигураций практически неосуществимо. | |
− | + | <p> | |
+ | Недавно была исследована возможность автоматической настройки структуры MOACO, что привело к появлению новых современных алгоритмов MOACO для задач «двухцелевой задачи о путешествующем коммивояжере». | ||
+ | <p> | ||
+ | В данной работе мы применяем этот подход к двухцелевой двумерной задаче о ранце (bBKP), чтобы доказать его общность и мощность. | ||
+ | <p> | ||
+ | В качестве первого шага мы настраиваем и улучшаем производительность четырех алгоритмов MOACO, которые были предложены ранее для bBKP. На втором этапе мы настраиваем полную структуру MOACO и показываем, что автоматически настроенная структура MOACO превосходит все предыдущие алгоритмы MOACO для bBKP, а также их улучшенные варианты. | ||
</html>}} | </html>}} | ||
{{enddiv}} | {{enddiv}} | ||
[[Категория:CiteSeerArticles]] | [[Категория:CiteSeerArticles]] |
Текущая версия на 14:39, 23 ноября 2021
«Automatic Generation of Multi-objective ACO Algorithms for the Bi-objective Knapsack (2012) 10.1.1.651.1191»скачать
Недавно была исследована возможность автоматической настройки структуры MOACO, что привело к появлению новых современных алгоритмов MOACO для задач «двухцелевой задачи о путешествующем коммивояжере».
В данной работе мы применяем этот подход к двухцелевой двумерной задаче о ранце (bBKP), чтобы доказать его общность и мощность.
В качестве первого шага мы настраиваем и улучшаем производительность четырех алгоритмов MOACO, которые были предложены ранее для bBKP. На втором этапе мы настраиваем полную структуру MOACO и показываем, что автоматически настроенная структура MOACO превосходит все предыдущие алгоритмы MOACO для bBKP, а также их улучшенные варианты. …»