A Sequence-based Selection Hyper-heuristic Utilising a Hidden Markov Model
A Sequence-based Selection Hyper-heuristic Utilising a Hidden Markov Model
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利用隐马尔可夫模型的基于序列的选择超启发式
DOI：
10.1145/2739480.2754766
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kheiri A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kheiri A
选择超级算法是在传统（Meta）算法之上运行的优化方法。他们的任务是评估低水平的工艺，并确定在优化过程中的给定点应用其中的哪一个。传统上，这是通过评估单个或成对的免疫学来完成的。在这项工作中，我们提出了一个隐马尔可夫模型为基础的方法来分析的性能，并构建，较长的序列的低级别的算法来解决困难的问题。该方法在CHeSC 2011竞赛中的著名超启发式基准问题上进行了测试，并与该领域的大量算法进行了比较。实证结果表明，所提出的超启发式是能够优于目前最好的同类超启发式对这些问题的最小参数调整，因此点的方式，以一个新的领域，基于序列的选择超启发式。
Selection hyper-heuristics are optimisation methods that operate at the level above traditional (meta-)heuristics. Their task is to evaluate low level heuristics and determine which of these to apply at a given point in the optimisation process. Traditionally this has been accomplished through the evaluation of individual or paired heuristics. In this work, we propose a hidden Markov model based method to analyse the performance of, and construct, longer sequences of low level heuristics to solve difficult problems. The proposed method is tested on the well known hyper-heuristic benchmark problems within the CHeSC 2011 competition and compared with a large number of algorithms in this domain. The empirical results show that the proposed hyper-heuristic is able to outperform the current best-in-class hyper-heuristic on these problems with minimal parameter tuning and so points the way to a new field of sequence-based selection hyper-heuristics.
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