NILS：一种基于中性的迭代局部搜索及其在流水车间调度中的应用
神经与进化计算
2012-07-19 v1 人工智能
摘要
本文提出了一种利用适应度景观特定特征的新方法。特别是，我们关注中性这一属性，它涉及搜索空间中的众多解被赋予相同适应度值的事实。许多组合优化问题共享这一属性，这通常对局部搜索算法极具抑制作用。我们提出了一种基于中性的迭代局部搜索，允许中性游走在高原上移动，并在以最小化最大完工时间为目标的排列流水车间调度问题上进行了实验。我们的实验表明，与经典的迭代局部搜索相比，所提出的方法能够找到更优的解。此外，我们深入分析了中性的开发与搜索空间新部分的探索之间的权衡。
引用
@article{arxiv.1207.4450,
title = {NILS: a Neutrality-based Iterated Local Search and its application to Flowshop Scheduling},
author = {Marie-Eleonore Marmion and Clarisse Dhaenens and Laetitia Jourdan and Arnaud Liefooghe and Sébastien Verel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.4450},
year = {2012}
}