Citeseer/An Evolutionary Path Relinking Approach for the Quadratic Multiple Knapsack Problem (2015) 10.1.1.707.4961 — различия между версиями

Материал из DISCOPAL
Перейти к: навигация, поиск
 
Строка 1: Строка 1:
 
{{checked|}}
 
{{checked|}}
 
{{citeseerlink|citeseer/An Evolutionary Path Relinking Approach for the Quadratic Multiple Knapsack Problem (2015) 10.1.1.707.4961|<html>
 
{{citeseerlink|citeseer/An Evolutionary Path Relinking Approach for the Quadratic Multiple Knapsack Problem (2015) 10.1.1.707.4961|<html>
−
The quadratic multiple knapsack problem (QMKP) is a challenging combinato-
+
Квадратичная задача о множественном рюкзаке (QMKP) — сложная задача комбинаторной оптимизации с многочисленными приложениями.
−
rial optimization problem with numerous applications. In this paper, we propose
+
 
−
the first evolutionary path relinking approach (EPR) for solving the QMKP ap-
+
В этой статье мы предлагаем первый эволюционный подход к повторному связыванию путей (EPR) для приближенного решения QMKP.
−
proximately. This approach combines advanced features both from the path
+
Этот подход сочетает в себе расширенные функции как из пути метод повторного связывания (PR) и алгоритм поиска чувствительного порога.  
−
relinking (PR) method and the responsive threshold search algorithm. Thanks
+
 
−
to the tunneling property which allows a controlled exploration of infeasible
+
Благодаря свойству туннелирования, которое позволяет контролируемое исследование недопустимых областей, предложенный алгоритм EPR может идентифицировать очень качественные решения.  
−
regions, the proposed EPR algorithm is able to identify very high quality so-
+
 
−
lutions. Experimental studies on the set of 60 well-known benchmarks and a
+
Экспериментальные исследования набора из 60 хорошо известных тестов и нового набора из 30 экземпляров большого размера показывают, что EPR превосходит несколько современных алгоритмов.  
−
new set of 30 large-sized instances show that EPR outperforms several state-of-
+
 
−
the-art algorithms. In particular, it discovers 10 improved results (new lower
+
В частности, он обнаруживает 10 улучшенных результатов (новые нижние границы) и соответствует наиболее известному результату для оставшихся 50 случаев.  
−
bounds) and matches the best known result for the remaining 50 cases. More
+
 
−
significantly, EPR demonstrates remarkable efficacy on the 30 new larger in-
+
Что еще более важно, EPR демонстрирует замечательную эффективность на 30 новых более крупных инстансах, легко опережая текущие наиболее эффективные алгоритмы во всем мире.
−
stances by easily dominating the current best performing algorithms across the
+
 
−
whole instance set. Key components of the algorithm are analyzed to shed lights
+
Ключевые компоненты алгоритма анализируются, чтобы пролить свет на их влияние на предлагаемый подход.
−
on their impact on the proposed approach.
+
 
</html>}}
 
</html>}}
 
{{enddiv}}
 
{{enddiv}}
  
 
[[Категория:CiteSeerArticles]]
 
[[Категория:CiteSeerArticles]]

Текущая версия на 09:22, 23 ноября 2021

« Квадратичная задача о множественном рюкзаке (QMKP) — сложная задача комбинаторной оптимизации с многочисленными приложениями. В этой статье мы предлагаем первый эволюционный подход к повторному связыванию путей (EPR) для приближенного решения QMKP. Этот подход сочетает в себе расширенные функции как из пути метод повторного связывания (PR) и алгоритм поиска чувствительного порога. Благодаря свойству туннелирования, которое позволяет контролируемое исследование недопустимых областей, предложенный алгоритм EPR может идентифицировать очень качественные решения. Экспериментальные исследования набора из 60 хорошо известных тестов и нового набора из 30 экземпляров большого размера показывают, что EPR превосходит несколько современных алгоритмов. В частности, он обнаруживает 10 улучшенных результатов (новые нижние границы) и соответствует наиболее известному результату для оставшихся 50 случаев. Что еще более важно, EPR демонстрирует замечательную эффективность на 30 новых более крупных инстансах, легко опережая текущие наиболее эффективные алгоритмы во всем мире. Ключевые компоненты алгоритма анализируются, чтобы пролить свет на их влияние на предлагаемый подход. …»

Источник — «https://discopal.ispras.ru/index.php?title=Citeseer/An_Evolutionary_Path_Relinking_Approach_for_the_Quadratic_Multiple_Knapsack_Problem_(2015)_10.1.1.707.4961&oldid=19093»