一种用于PACO的加权种群更新规则及其在单机总加权延迟问题中的应用
神经与进化计算
2020-04-21 v1
摘要
本文为基于种群的蚁群优化（PACO）提出了一种新的种群更新规则。PACO 是标准蚁群优化算法的一种众所周知的替代方案。新的更新规则允许对解的不同部分进行加权。我们以单机总加权延迟问题（SMTWTP）为例，评估了采用新更新规则的 PACO。这是一个 -难优化问题，其目标是在单台机器上调度作业，以最小化它们的总加权延迟。我们使用来自 OR-Library 的多个基准实例评估了采用新种群更新规则的 PACO。此外，我们还通过实验分析了作业权重对种群中解以及算法收敛性的影响。结果表明，采用新更新规则的 PACO 在平均解质量上优于采用标准更新规则的 PACO。
引用
@article{arxiv.2004.08433,
title = {A Weighted Population Update Rule for PACO Applied to the Single Machine Total Weighted Tardiness Problem},
author = {Daniel Abitz and Tom Hartmann and Martin Middendorf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.08433},
year = {2020}
}