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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Local Search

verfasst von : Paulo Cortez

Erschienen in: Modern Optimization with R

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In contrast with the blind search methods presented in Chap. 3, modern optimization techniques are based on a guided search, where new solutions are generated from existing solutions. Local search, often termed single-state search, includes several methods that focus their attention within a local neighborhood of a given initial solution, as shown in Fig. 4.1.

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Literatur
Zurück zum Zitat Brownlee J (2011) Clever algorithms: nature-inspired programming recipes, Lulu Brownlee J (2011) Clever algorithms: nature-inspired programming recipes, Lulu
Zurück zum Zitat Mendes R (2004) Population topologies and their influence in particle swarm performance. Ph.D. thesis, Universidade do Minho Mendes R (2004) Population topologies and their influence in particle swarm performance. Ph.D. thesis, Universidade do Minho
Zurück zum Zitat Michalewicz Z, Schmidt M, Michalewicz M, Chiriac C (2006) Adaptive business intelligence. Springer, Berlin Michalewicz Z, Schmidt M, Michalewicz M, Chiriac C (2006) Adaptive business intelligence. Springer, Berlin
Zurück zum Zitat Michalewicz Z, Schmidt M, Michalewicz M, Chiriac C (2007) Adaptive business intelligence: three case studies. In: Evolutionary computation in dynamic and uncertain environments. Springer, Berlin, pp 179–196 Michalewicz Z, Schmidt M, Michalewicz M, Chiriac C (2007) Adaptive business intelligence: three case studies. In: Evolutionary computation in dynamic and uncertain environments. Springer, Berlin, pp 179–196
Zurück zum Zitat Wolpert DH, Macready WG (1997) No free lunch theorems for optimization. IEEE Trans Evol Comput 1(1):67–82CrossRef Wolpert DH, Macready WG (1997) No free lunch theorems for optimization. IEEE Trans Evol Comput 1(1):67–82CrossRef
Metadaten
Titel
Local Search
verfasst von
Paulo Cortez
Copyright-Jahr
2014
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-08263-9_4

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