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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
解決離散最佳化問題的傳統方法是在適當定義的成本或適應度景觀上使用局部搜尋。然而，這種方法受到當遇到的典型崎嶇景觀特徵的局部最小值阻止搜尋過程的進展時發生的減慢的限制。解決最佳化問題的另一種方法是使用啟發式近似來估計全域成本最小值。在這裡，我們透過使用覆蓋編碼映射將這兩種方法結合起來，將處理從較大的搜尋空間映射到原始搜尋空間的子集。關鍵想法是藉助適當的啟發式建構覆蓋編碼圖，選出接近最優的解決方案，並在更大的搜尋空間上產生不再表現出捕獲局部最小值的景觀。我們針對旅行推銷員、數位劃分、最大匹配和最大派系問題提出了覆蓋編碼圖；我們的方法的實際可行性通過在相應編碼景觀上的自適應行走模擬來證明，該模擬找到了這些問題的全局最小值。