Objective Function Adjustment Algorithm for Combinatorial Optimization Problems(Numerical Analysis and Optimization)
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概要
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An improved algorithm of Guided Local Search called objective function adjustment algorithm is proposed for combinatorial optimization problems. The performance of Guided Local Search is improved by objective function adjustment algorithm using multipliers which can be adjusted during the search process. Moreover, the idea of Tabu Search is introduced into the objective function adjustment algorithm to further improve the performance. The simulation results based on some TSPLIB benchmark problems showed that the objective function adjustment algorithm could find better solutions than Local Search, Guided Local Search and Tabu Search.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-09-01
著者
-
唐 政
富山大学 工学部
-
TANG Zheng
Faculty of Engineering, Toyama University
-
TAMURA Hiroki
Faculty of Engineering, Toyama University
-
ISHII Masahiro
Faculty of Engineering, Toyama University
-
Tang Zheng
Miyazaki University
-
Tamura H
Univ. Of Miyazaki Miyazaki‐shi Jpn
-
Tamura Hiroki
Faculty Of Engineering Toyama University
-
Ishii Masahiro
Univ. Toyama Toyama Jpn
-
Tang Zheng
Faculty Of Engineering Miyazaki University
-
ZHANG Zongmei
Faculty of Computer Science, Shandong University
-
Zhang Zongmei
Faculty Of Computer Science Shandong University
-
Tamura H
Faculty Of Engineering Toyama University
-
Ishii Masahiro
Faculty Of Engineering University Of Toyama
-
Ishii Masahiro
Faculty Of Business Administration Daito Bunka University
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