基于局部搜索的广告调度启发式算法
分布式、并行与集群计算
2022-09-20 v4
摘要
在MAXSPACE问题中，给定广告集A，希望将A的子集A'放入大小为L的K个槽位B_1, ..., B_K中。A中每个广告A_i有大小s_i和频次w_i。若任一槽位中广告总大小不超过L，且A'中每个广告A_i恰好出现在w_i个槽位中，则调度可行。目标是找到使所有槽位占用空间最大的可行调度。我们引入MAXSPACE-RDWV，一种具有释放时间、截止时间、可变频次和广义收益的MAXSPACE推广。在MAXSPACE-RDWV中，每个广告A_i有释放时间r_i >= 1、截止时间d_i >= r_i、可能与s_i无关的收益v_i，以及频次的下界w^min_i和上界w^max_i。该问题中，广告只能出现在满足r_i <= j <= d_i的槽位B_j中，目标是找到使已调度广告价值之和最大的可行调度。本文针对MAXSPACE和MAXSPACE-RDWV提出了一些基于GRASP、VNS、局部搜索和禁忌搜索等元启发式的算法。我们将所提算法与Kumar等人(2006)提出的Hybrid-GA进行比较。我们还创建了MAXSPACE-RDWV版的Hybrid-GA并其与我们的元启发式比较。一些元启发式如VNS和GRASP+VNS在这两个问题上均优于Hybrid-GA。在我们的启发式中，我们应用了一种在最大化与最小化槽位填充度之间交替的技术以获得更好解。我们还将称为BIT的数据结构应用于MAXSPACE-RDWV的邻域计算，并表明其使我们的算法能运行更多迭代。
引用
@article{arxiv.2006.13432,
title = {Local-Search Based Heuristics for Advertisement Scheduling},
author = {Mauro R. C. da Silva and Rafael C. S. Schouery},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13432},
year = {2022}
}