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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Software Interface for Supporting the Application of Data Science to Optimisation

verfasst von : Andrew J. Parkes, Ender Özcan, Daniel Karapetyan

Erschienen in: Learning and Intelligent Optimization

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Many real world problems can be solved effectively by metaheuristics in combination with neighbourhood search. However, implementing neighbourhood search for a particular problem domain can be time consuming and so it is important to get the most value from it. Hyper-heuristics aim to get such value by using a specific API such as ‘HyFlex’ to cleanly separate the search control structure from the details of the domain. Here, we discuss various longer-term additions to the HyFlex interface that will allow much richer information exchange, and so enhance learning via data science techniques, but without losing domain independence of the search control.

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Fußnoten
Literatur
1.
Asta, S., Özcan, E., Parkes, A.J.: Batched mode hyper-heuristics. In: Nicosia, G., Pardalos, P. (eds.) LION 7. LNCS, vol. 7997, pp. 404–409. Springer, Heidelberg (2013) CrossRef
2.
Burke, E.K., Gendreau, M., Hyde, M., Kendall, G., Ochoa, G., Özcan, E., Qu, R.: Hyper-heuristics: a survey of the state of the art. J. Oper. Res. Soc. 64(12), 1695–1724 (2013)
3.
Maashi, M., Özcan, E., Kendall, G.: A multi-objective hyper-heuristic based on choice function. Expert Syst. Appl. 41(9), 4475–4493 (2014)
4.
Ochoa, G., Hyde, M., Curtois, T., Vazquez-Rodriguez, J.A., Walker, J., Gendreau, M., Kendall, G., McCollum, B., Parkes, A.J., Petrovic, S., Burke, E.K.: HyFlex: a benchmark framework for cross-domain heuristic search. In: Hao, J.-K., Middendorf, M. (eds.) EvoCOP 2012. LNCS, vol. 7245, pp. 136–147. Springer, Heidelberg (2012) CrossRef
5.
Ochoa, G., Walker, J., Hyde, M., Curtois, T.: Adaptive evolutionary algorithms and extensions to the hyflex hyper-heuristic framework. In: Coello, C.A.C., Cutello, V., Deb, K., Forrest, S., Nicosia, G., Pavone, M. (eds.) PPSN 2012, Part II. LNCS, vol. 7492, pp. 418–427. Springer, Heidelberg (2012) CrossRef
6.
Parkes, A.J.: Combined blackbox and algebraic architecture (CBRA). In: Proceedings of the 8th International Conference on the Practice and Theory of Automated Timetabling (PATAT 2010), pp. 535–538 (2010)
7.
Ryser-Welch, P., Miller, J.F.: A review of hyper-heuristic frameworks. In: Proceedings of the Evo20 Workshop, AISB 2014 (2014)
Metadaten
Titel
A Software Interface for Supporting the Application of Data Science to Optimisation
verfasst von
Andrew J. Parkes
Ender Özcan
Daniel Karapetyan
Copyright-Jahr
2015
Buch
Learning and Intelligent Optimization

Print ISBN: 978-3-319-19083-9

Electronic ISBN: 978-3-319-19084-6

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-19084-6_31