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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Hyper-Heuristic Based on Random Gradient, Greedy and Dominance

verfasst von : Ender Özcan, Ahmed Kheiri

Erschienen in: Computer and Information Sciences II

Verlag: Springer London

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Abstract

Hyper-heuristics have emerged as effective general methodologies that are motivated by the goal of building or selecting heuristics automatically to solve a range of hard computational search problems with less development cost. HyFlex is a publicly available hyper-heuristic tool for rapid development and research which currently provides an interface to four problem domains along with relevant low level heuristics. A multistage hyper-heuristic based on random gradient and greedy with dominance heuristic selection methods is introduced in this study. This hyper-heuristic is implemented as an extension to HyFlex. The empirical results show that our approach performs better than some previously proposed hyper-heuristics over the given problem domains.

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Fußnoten
Literatur
1.
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3.
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4.
Swan, J., Özcan, E., Kendall, G.: Hyperion—a recursive hyper-heuristic framework. In: Coello, C.A.C. (ed.) Learning and Intelligent Optimization, 5th International Conference, LION 5 (2011)
5.
Burke, E., Curtois, T., Hyde, M., Kendall, G., Ochoa, G., Petrovic, S., Vazquez-Rodriguez, J.: Hyflex: a flexible framework for the design and analysis of hyper-heuristics. In: Proceedings of the Multidisciplinary International Scheduling Conference (MISTA09), pp. 790–797 (2009)
6.
Özcan, E., Bilgin, B., Korkmaz, E.: A comprehensive analysis of hyper-heuristics. Intell. Data Anal. 12(1), 3–23 (2008)
7.
Burke, E.K., Curtois, T., Hyde, M.R., Kendall, G., Ochoa, G., Petrovic, S., Rodríguez, J.A.V., Gendreau, M.: Iterated local search vs. hyper-heuristics: towards general-purpose search algorithms. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 1–8 (2010)
8.
Deb, K.: Multi-objective genetic algorithms: problem difficulties and construction of test problems. Evol. Comput. 7, 205–230 (1999)CrossRef
Metadaten
Titel
A Hyper-Heuristic Based on Random Gradient, Greedy and Dominance
verfasst von
Ender Özcan
Ahmed Kheiri
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer London
Buch
Computer and Information Sciences II

Print ISBN: 978-1-4471-2154-1

Electronic ISBN: 978-1-4471-2155-8

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-2155-8_71

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