Hyper-Heuristic Based on Iterated Local Search Driven by Evolutionary Algorithm

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F12%3A00198965" target="_blank" >RIV/68407700:21230/12:00198965 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-29124-1_13?LI=true" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-29124-1_13?LI=true</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29124-1_13" target="_blank" >10.1007/978-3-642-29124-1_13</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Hyper-Heuristic Based on Iterated Local Search Driven by Evolutionary Algorithm

Popis výsledku v původním jazyce

This paper proposes an evolutionary-based iterative local search hyper-heuristic approach called Iterated Search Driven by Evolutionary Algorithm Hyper-Heuristic (ISEA). Two versions of this algorithm, ISEA-chesc and ISEA-adaptive that differ in the re-initialization scheme are presented. The performance of the two algorithms was experimentally evaluated on six hard optimization problems using the HyFlex experimental framework and the algorithms were compared with algorithms that took part in the CHeSC2011 challenge. Achieved results are very promising; the ISEA-adaptive would take the second place in the competition. It shows how important for good performance of this iterated local search hyper-heuristic is the re-initialization strategy.

Název v anglickém jazyce

Hyper-Heuristic Based on Iterated Local Search Driven by Evolutionary Algorithm

Popis výsledku anglicky

This paper proposes an evolutionary-based iterative local search hyper-heuristic approach called Iterated Search Driven by Evolutionary Algorithm Hyper-Heuristic (ISEA). Two versions of this algorithm, ISEA-chesc and ISEA-adaptive that differ in the re-initialization scheme are presented. The performance of the two algorithms was experimentally evaluated on six hard optimization problems using the HyFlex experimental framework and the algorithms were compared with algorithms that took part in the CHeSC2011 challenge. Achieved results are very promising; the ISEA-adaptive would take the second place in the competition. It shows how important for good performance of this iterated local search hyper-heuristic is the re-initialization strategy.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization

ISBN

978-3-642-29123-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

148-159

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Heidelberg

Místo konání akce

Málaga

Datum konání akce

11. 4. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—