20606 反復局所探索法の階層化(知的処理と診断)
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概要
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To improve global search ability in optimization by the iterated local search (ILS), a hierarchically designed algorithm of ILS is introduced and its search performance is examined numerically on a random instance of graph partitioning problem. The present threefold algorithm always outperforms the conventional ILS and it also outperforms the combination of the conventional ILS and the random multi-start method if the neighborhood size is chosen appropriately. The latter result suggests that the present ILS solutions as well as the usual LS solutions obey the so called proximate optimality principle and that the present algorithm works well by utilizing this property.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2006-03-09
著者
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