A study of two evolutionary/tabu search approaches for the generalized max-mean dispersion problem
A study of two evolutionary/tabu search approaches for the generalized max-mean dispersion problem
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广义最大均值色散问题的两种进化/禁忌搜索方法的研究
DOI：
10.1016/j.eswa.2019.112856
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发表时间：
2020
影响因子：
8.5
通讯作者：
Glover Fred
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lai Xiangjing;Hao Jin-Kao;Glover Fred
进化计算是解决复杂优化问题的一个通用而强大的框架，包括那些在专家和智能系统中出现的问题。在这项工作中，我们首次研究了两种结合禁忌搜索的混合进化算法，用于解决广义最大均值分散问题（GMaxMeanDP），该算法具有各种实际应用，如网页排名，社区挖掘和信任网络。提出的算法集成了创新的搜索策略，帮助搜索有效地探索搜索空间。我们报告了所提出的算法在六种类型的160个基准实例上的广泛计算结果，证明了它们的有效性和实用性。除了GMaxMeanDP之外，所提出的算法还可以帮助更好地解决其他可以公式化为GMaxMeanDP的问题。
Evolutionary computing is a general and powerful framework for solving difficult optimization problems, including those arising in expert and intelligent systems. In this work, we investigate for the first time two hybrid evolutionary algorithms incorporating tabu search for solving the generalized max-mean dispersion problem (GMaxMeanDP) which has a variety of practical applications such as web page ranking, community mining, and trust networks. The proposed algorithms integrate innovative search strategies that help the search to explore the search space effectively. We report extensive computational results of the proposed algorithms on six types of 160 benchmark instances, demonstrating their effectiveness and usefulness. In addition to the GMaxMeanDP, the proposed algorithms can help to better solve other problems that can be formulated as the GMaxMeanDP.
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用于优化城市交通网络的 Memetic 算法
影响因子：
8.5
作者：
Hang Zhao;Wangtu Xu;Rong Jiang
通讯作者：
Rong Jiang
DOI：
10.1016/j.ejor.2014.09.058
发表时间：
2015-04
期刊：
Eur. J. Oper. Res.
影响因子：
--
作者：
R. Aringhieri;R. Cordone;A. Grosso
通讯作者：
R. Aringhieri;R. Cordone;A. Grosso
影响因子：
2.7
作者：
F. Glover;Jin-Kao Hao
通讯作者：
F. Glover;Jin-Kao Hao
DOI：
10.1016/j.cor.2013.09.017
发表时间：
2014-12
期刊：
Comput. Oper. Res.
影响因子：
--
作者：
Behnaz Saboonchi;P. Hansen;Sylvain Perron
通讯作者：
Behnaz Saboonchi;P. Hansen;Sylvain Perron
基于禁忌搜索的最大割问题混合进化算法
影响因子：
8.7
作者：
Wu, Qinghua;Wang, Yang;Lu, Zhipeng
通讯作者：
Lu, Zhipeng