求解下一代发布问题的混合蚁群优化算法
神经与进化计算
2017-04-18 v1
摘要
本文中，我们提出一种用于下一代发布问题（Next Release Problem, NRP）的混合蚁群优化算法（Hybrid Ant Colony Optimization algorithm, HACO）。NRP是需求工程中的一个NP难问题，旨在通过需求选择来平衡客户请求、资源约束和需求依赖关系。受蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）在求解NP难问题方面成功的启发，我们设计了HACO以近似求解NRP。与传统的ACO算法类似，采用多只人工蚂蚁来构建新解。在解构建阶段，信息素轨迹和邻域信息均被用于确定每只蚂蚁的选择。此外，将局部搜索（首次发现爬山法）引入HACO以提升解的质量。在典型NRP测试实例上的大量广泛实验表明，HACO在解质量和运行时间方面均优于现有算法（GRASP和模拟退火）。
引用
@article{arxiv.1704.04777,
title = {A Hybrid ACO Algorithm for the Next Release Problem},
author = {He Jiang and Jingyuan Zhang and Jifeng Xuan and Zhilei Ren and Yan Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.04777},
year = {2017}
}
备注
6 pages, 2 figures, Proceedings of 2nd International Conference on Software Engineering and Data Mining (SEDM 2010), 2010