Automatic Tuning of GRASP with Path-Relinking Heuristics with a Biased Random-Key Genetic Algorithm

• Tipo: Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
• Data: 2010

Autores

Paola Festa (Autor) Outra; Jose F Goncalves (Autor) FEP; Mauricio G C Resende (Autor) Outra; Ricardo M A Silva (Autor) Outra

Ata de Conferência Internacional

Título: EXPERIMENTAL ALGORITHMS, PROCEEDINGS

Páginas: 338-349

9th International Symposium on Experimental Algorithms

Ischia Isl, ITALY, MAY 20-22, 2010

Indexação

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Classificação Científica

FOS: Ciências exactas e naturais > Ciências da computação e da informação

CORDIS: Ciências Sociais > Economia > Estudos de gestão

Outras Informações

ID Authenticus: P-005-5N3

DOI: 10.1007/978-3-642-13193-6_29

Abstract (EN): GRASP with path-relinking (GRASP+PR) is a metaheuristic for finding optimal or near-optimal solutions of combinatorial optimization problems. This paper proposes a new automatic parameter tuning procedure for GRASP+PR heuristics based on a biased random-key genetic algorithm (BRKGA). Given a GRASP+PR heuristic with n input parameters; the tuning procedure makes use of a BRKGA in a first phase to explore the parameter space and set the parameters with which the GRASP+PR heuristic will run in a second phase. The procedure is illustrated with a GRASP+PR for the generalized quadratic assignment problem with n = 30 parameters. Computational results show that the resulting hybrid heuristic is robust.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 12