Рассеянный поиск

Рассеянный поиск

Рассеянный поиск (SS) — метод эволюции, предложенный (Glover, Laguna, 1997). Он был предложен в контексте решения комбинаторных задач.

Эта метаэвристика отличается от классических эволюционных алгоритмов использованием процедуры локального поиска и обобщением оператора кроссовера. Подобно генетическим алгоритмам, он основан на популяции решений, которая развивается с течением времени с использованием как оператора выбора, линейной комбинации решений из популяции для создания нового предварительного решения (не обязательно полного или допустимого), так и оператора проектирования, позволяющего сделать предварительное решение допустимым и исключить операторы.

Описание метода

Общая концепция рассредоточенных исследований, предложенная (Glover et al. 1998), основана на следующих трех принципах:

  1. Полезная информация об оптимальном решении обычно содержится в разнообразной коллекции элитных решений.
  2. Стратегии комбинирования решений содержат механизмы, которые включают диверсификацию и интенсификацию при создании новых решений.
  3. Использование нескольких комбинаций эталонных решений увеличивает возможность использования информации, содержащейся в объединении элитных решений.

Модель алгоритма рассеянного поиска основана на определении следующих пяти основных компонентов (известных как методы):

  1. Метод генерации диверсификации: Состоит из генерации набора различных исходных решений.
  2. Способ улучшения: Очки оптимизированы с помощью локального поиска.
  3. Метод обновления набора ссылок Rя: создает и поддерживает эталонный набор, полученный путем выбора b лучших найденных решений.
  4. Метод генерации подмножества: генерирует подмножества Dя из референсного набора.
  5. Метод объединения решений: генерирует решения путем объединения решений каждого подмножества Dя произвести множество Cя.

Алгоритм

рассредоточенное исследование
Делиться
ru_RURU
%d такие блоггеры, как: