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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Solving the Bi-criteria Max-Cut Problem with Different Neighborhood Combination Strategies

verfasst von : Li-Yuan Xue, Rong-Qiang Zeng, Zheng-Yin Hu, Yi Wen

Erschienen in: Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2017

Verlag: Springer International Publishing

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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 different neighborhood combination strategies into the hypervolume-based multi-objective local search algorithm, in order to deal with the bi-criteria max-cut problem. The experimental results indicate that certain combinations are superior to others and the performance analysis sheds lights on the ways to further improvements.

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Fußnoten
1
More information about the benchmark instances of max-cut problem can be found on this website: http://​www.​stanford.​edu/​~yyye/​yyye/​Gset/​.
 
2
More information about the performance assessment package can be found on this website: http://​www.​tik.​ee.​ethz.​ch/​pisa/​assessment.​html.
 
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10.
Zitzler, E., Thiele, L.: Multiobjective evolutionary algorithms: a comparative case study and the strength pareto approach. Evol. Comput. 3, 257–271 (1999)CrossRef
Metadaten
Titel
Solving the Bi-criteria Max-Cut Problem with Different Neighborhood Combination Strategies
verfasst von
Li-Yuan Xue
Rong-Qiang Zeng
Zheng-Yin Hu
Yi Wen
Copyright-Jahr
2017
Buch
Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2017

Print ISBN: 978-3-319-68934-0

Electronic ISBN: 978-3-319-68935-7

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-68935-7_55

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    Bildnachweise