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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Experiments on Neighborhood Combination Strategies for Bi-objective Unconstrained Binary Quadratic Programming Problem

verfasst von : Li-Yuan Xue, Rong-Qiang Zeng, Wei An, Qing-Xian Wang, Ming-Sheng Shang

Erschienen in: Parallel Architecture, Algorithm and Programming

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Local search is known to be a highly effective metaheuristic framework for solving a number of classical combinatorial optimization problems, which strongly depends on the characteristics of neighborhood structure. In this paper, we integrate the neighborhood combination strategies into the hypervolume-based multi-objective local search algorithm, in order to deal with the bi-objective unconstrained binary quadratic programming problem. The experimental results show that certain combinations are superior to others. The performance analysis sheds lights on the ways to further improvements.

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Fußnoten
1
More information about the benchmark instances of UBQP can be found on this website: http://​www.​soften.​ktu.​lt/​-gintaras/​ubqopits.​html.
 
2
More information about the performance assessment package can be found on this website: http://​www.​tik.​ee.​ethz.​ch/​pisa/​assessment.​html.
 
Literatur
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Metadaten
Titel
Experiments on Neighborhood Combination Strategies for Bi-objective Unconstrained Binary Quadratic Programming Problem
verfasst von
Li-Yuan Xue
Rong-Qiang Zeng
Wei An
Qing-Xian Wang
Ming-Sheng Shang
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Parallel Architecture, Algorithm and Programming

Print ISBN: 978-981-10-6441-8

Electronic ISBN: 978-981-10-6442-5

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-6442-5_42

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    Bildnachweise