这个特殊的问题集中在算法的设计和应用metaheuristic优化算法。更具体地说,我们的目标是在提供一些例子告知设计问题特性的设计中考虑metaheuristic算法。两类方法确定:
算法运行期间执行修改的基础上成功的组件,从而适应问题
算法设计问题的彻底检查后
的一些文件包含在这个特殊的问题主要集中在算法方面的建模和概念化一些问题的特性和/或设计方法。其他论文提出领域特定的实现。然而,由于主体的本质,两类不明确分开,自然,在该领域的研究中,往往会躺在这两个领域。
本文通过e·b·德·莫拉埃斯巴博萨和e . l .语言Senne利用了统计和人工智能的方法来调整参数的算法。该方法,即面向启发式的赛车算法(赫拉),探讨了参数空间搜索好的配置,从而适应算法每个问题正在考虑。
本文通过Alharbi和i引导提出了一种进化方法象棋游戏的问题,也就是说,皇后区的最小支配集问题。为了解决这个问题,美国Alharbi i .引导并提出一个简单的遗传算法编码和基本代数特别适合这个问题。
摘要y Lei和j .专注于一个特定类型的组合问题,也就是说,考试时间安排的问题。本文以供应点问题表示为优化问题,通过定制的迷因算法来解决。该算法使用以前设计特殊的交叉算子和两个本地搜索算法结合多样性保持策略用于确保nondominated集包含足够的解决方案。
本文通过y李等人提出了一种新型精密metaheuristic属于粒子群优化的类。拟议的框架被认为解决高度复杂的多变量问题,利用MapReduce编程模型分解算法操作,并允许自然的并行化。
k·李等人的论文聚焦于一个图像处理的问题与一个特定的农业。该系统是由一个进化metaheuristic和两个图像处理算法。提出系统的目标是检测斑点植物由于玉米病虫害。
本文通过n . Elkhani和r . c . Muniyandi内提出了一种新颖的杂化多目标粒子群优化框架。这种杂交利用膜计算的并行版本执行metaheuristic中的选择。多目标粒子群优化器识别标记基因用于癌症分类。
最后两篇论文关注定制算法设计的军事应用。本文通过g .彭等人提出了一种混合动力/迷因离散粒子群优化器来解决一个复杂的真实世界的军事问题。问题包括分配目标的效率最大化可用的武器空袭导致组合同时多目标问题,动态和约束。该算法由多个部分包括一个柯西移动运营商和本地搜索以及修复算法来解决情况太少的可行的解决方案。
张纸的k等人研究了无人作战飞行器路径规划,提出了一种新的metaheuristic方法于一体的内结构域特定的图论模型。无人驾驶飞行器的轨迹获得由该方法设计的顺利避开这些区域控制的雷达。