项目名称: 求解一类公平疏散问题的高性能混合算法研究

项目编号: No.71501157

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 管理科学

项目作者: 王阳

作者单位: 西北工业大学

项目金额: 18.5万元

中文摘要: 公平疏散问题是一类经典的NP困难问题,在危险设备选址、连锁店的位置分布、多目标决策等诸多领域有广泛的应用。公平疏散问题具有多个问题变种,目前尚未有研究对这些不同的问题进行统一建模求解。本课题将以构建一个统一的问题模型为基础,设计一类通用高效的混合算法。混合算法是当前运筹学领域的热点与前沿课题,为有效结合不同算法策略之间的互补特性,本课题将研究以下方面:(1)通过混合多种邻域移动算符和多种扰动算符, 提高迭代禁忌算法的集中搜索能力和疏散能力;(2)混合迭代禁忌算法和当前热点路径重链接算法,通过在建立路径和选择解时综合考虑解的质量和解之间的距离以获得搜索在集中性和疏散性上的平衡;(3)混合迭代禁忌算法和精确算法,通过有效的变量固定技术缩减搜索空间并利用精确算法提高解质量。本课题的研究不仅力求实现对一类公平疏散问题的高效求解,而且通用的算法混合机制也将对求解其它的组合优化问题具有很好的借鉴意义。

中文关键词: 启发式算法;禁忌算法;路径重链接算法;混合算法;公平疏散问题

英文摘要: Equity dispersion problems are among classical NP-hard combinatorial optimization problems, with applications in locating dangerous devices, distribution of commercial franchises, multi-objective decision, etc. Although equity dispersion problems have many variations, no research of solving all these variations within one algorithm has been found in the literature. Based on developing a unified problem model, this project focuses on designing general high-performance hybrid metaheuristics, which is a hot and cutting-edge research topic within the current operation research society. In order to utilize complementary features of different algorithmic strategies, this project mainly works on the following aspects: (1) the hybrid of multiple neighborhood moves operators and multiple perturbation moves operators to improve the intensification and diversification of iterated tabu search algorithms; (2) the hybrid of iterated tabu search and path relinking algorithms, in which both the solution quality and distances between solutions are taken into consideration when building path and selecting path solutions to achieve the balance between intensification and diversification; (3) the hybrid of iterated tabu search and exact algorithms, in which efficient variable fixing techniques are developed to reduce the search area where exact algorithms search for solution improvement. The goal of this project is not only to solve equity dispersion problems quite effectively, but also to propose general hybrid mechanisms for solving other combinatorial optimization problems as well.

英文关键词: Heuristics;Tabu Search;Path Relinking;Hybrid Metaheuristics;Equity Dispersion Problems

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。
WSDM 2022 | 基于图神经网络的协同过滤设计空间研究
专知会员服务
36+阅读 · 2022年1月3日
【经典书】凸优化:算法与复杂度,130页pdf
专知会员服务
80+阅读 · 2021年11月16日
专知会员服务
93+阅读 · 2021年5月25日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
12+阅读 · 2021年3月13日
专知会员服务
20+阅读 · 2021年3月9日
专知会员服务
70+阅读 · 2020年12月7日
专知会员服务
76+阅读 · 2020年12月6日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月29日
PyTorch | 优化神经网络训练的17种方法
极市平台
3+阅读 · 2021年12月30日
【优博微展2019】李志泽:简单快速的机器学习优化方法
清华大学研究生教育
13+阅读 · 2019年10月8日
【团队新作】深度强化学习进展: 从AlphaGo到AlphaGo Zero
中国科学院自动化研究所
16+阅读 · 2018年1月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Convex-Concave Min-Max Stackelberg Games
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
26+阅读 · 2019年3月5日
小贴士
相关VIP内容
WSDM 2022 | 基于图神经网络的协同过滤设计空间研究
专知会员服务
36+阅读 · 2022年1月3日
【经典书】凸优化:算法与复杂度,130页pdf
专知会员服务
80+阅读 · 2021年11月16日
专知会员服务
93+阅读 · 2021年5月25日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
12+阅读 · 2021年3月13日
专知会员服务
20+阅读 · 2021年3月9日
专知会员服务
70+阅读 · 2020年12月7日
专知会员服务
76+阅读 · 2020年12月6日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月29日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员