Показать сокращенную информацию
Hyper-heuristics for structure and parameters tuning in evolutionary algorithms
Автор | Панфилов, Илья Александрович | |
Автор | Пупков, Александр Николаевич | |
Автор | Сопов, Евгений Александрович | |
Автор | Самарин, Виктор Викторович | |
Автор | Кузмич, Роман Иванович | |
Автор | Телешева, Нина Федоровна | |
Дата внесения | 2019-07-01T07:26:14Z | |
Дата, когда ресурс стал доступен | 2019-07-01T07:26:14Z | |
Дата публикации | 2018-04 | |
Библиографическое описание | Панфилов, Илья Александрович. Hyper-heuristics for structure and parameters tuning in evolutionary algorithms [Текст] / Илья Александрович Панфилов, Александр Николаевич Пупков, Евгений Александрович Сопов, Виктор Викторович Самарин, Роман Иванович Кузмич, Нина Федоровна Телешева // 2nd FORUM ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND MANAGEMENT FOR SUSTAINABILITY: 7th International Scientific Conference Changes in Social and Business Environment – CISABE’2018. — 2018. | |
URI (для ссылок/цитирований) | https://en.ktu.edu/events/2nd-forum-on-innovative-technologies-and-management-for-sustainability-26-27-april-2018/ | |
URI (для ссылок/цитирований) | https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/110721 | |
Описание | Текст статьи не публикуется в открытом доступе в соответствии с политикой журнала. | |
Аннотация | Evolutionary algorithms have proved their efficiency solving many complex optimization problems. Evolutionary algorithms are metaheuristics that provide search in a space of problem solutions. The performance of evolutionary algorithms depends on their structure and parameters, which should be fine-tuned for each optimization problem. In this paper, we discuss hyper-heuristic methods that provide search in a space of evolutionary metaheuristics. Hyper-heuristics are used for solving the problem of automated algorithm selection or design. It is shown that hyper-heuristics are domain-in depended. A selective hyper-heuristic with online learning is proposed. The experimental results and comparison with some well-studied techniques are presented and discussed. | |
Тема | optimization problem | |
Тема | selection | |
Тема | combination | |
Тема | generation | |
Название | Hyper-heuristics for structure and parameters tuning in evolutionary algorithms | |
Тип | Journal Article | |
Тип | Journal Article Preprint | |
ГРНТИ | 28.19.23 | |
Дата обновления | 2019-07-01T07:26:14Z | |
Институт | Институт управления бизнес-процессами и экономики | |
Подразделение | Кафедра бизнес-информатики | |
Журнал | 2nd FORUM ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND MANAGEMENT FOR SUSTAINABILITY | |
Квартиль журнала в Web of Science | без квартиля |