Selection Hyper-Heuristic Using a Portfolio of Derivative Heuristics
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F15%3A00231785" target="_blank" >RIV/68407700:21230/15:00231785 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21730/15:00231785
Výsledek na webu
<a href="http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2764686&CFID=715756301&CFTOKEN=65340477" target="_blank" >http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2764686&CFID=715756301&CFTOKEN=65340477</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/2739482.2764686" target="_blank" >10.1145/2739482.2764686</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Selection Hyper-Heuristic Using a Portfolio of Derivative Heuristics
Popis výsledku v původním jazyce
Generally, we distinguish two classes of hyper-heuristic approaches, heuristic selection and heuristic generation. The former one works with existing heuristics and tries to find their optimal order for solving the instance. The later approach automatically generates new heuristic. Here, these two approaches are combined so that, first, a number of various heuristics are derived from a limited set of pre-existing heuristics for the selected optimization problem with regard to the diversity among the heuristics. Then, the heuristic selection approach is used to find the optimal sequence of heuristics leading to the best solution. Proof-of-concept experiments on the Capacitated Vehicle Routing Problem were carried out with the well-known Clarke-Wright, Mole-Jameson and Kilby constructive heuristics. Results show that the derived heuristics produce consistently better results than the original ones.
Název v anglickém jazyce
Selection Hyper-Heuristic Using a Portfolio of Derivative Heuristics
Popis výsledku anglicky
Generally, we distinguish two classes of hyper-heuristic approaches, heuristic selection and heuristic generation. The former one works with existing heuristics and tries to find their optimal order for solving the instance. The later approach automatically generates new heuristic. Here, these two approaches are combined so that, first, a number of various heuristics are derived from a limited set of pre-existing heuristics for the selected optimization problem with regard to the diversity among the heuristics. Then, the heuristic selection approach is used to find the optimal sequence of heuristics leading to the best solution. Proof-of-concept experiments on the Capacitated Vehicle Routing Problem were carried out with the well-known Clarke-Wright, Mole-Jameson and Kilby constructive heuristics. Results show that the derived heuristics produce consistently better results than the original ones.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the Companion Publication of the 2015 on Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2015)
ISBN
978-1-4503-3488-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
2
Strana od-do
1401-1402
Název nakladatele
ACM
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Madrid
Datum konání akce
11. 7. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—