Abstract-Hyper-heuristik är sökmetoder som syftar till att tillhandahålla högkvalitativa lösningar inom en mängd olika problemområden, snarare än att utveckla skräddarsydda metoder för varje problematik/domän. En traditionell hyperheuristisk ram har två nivåer, nämligen högnivåstrategin (heuristisk urvalsmekanism och acceptanskriteriet) och låg Heuristik (en uppsättning problemspecifika heuristik). På grund av de olika landskapsstrukturerna i olika problematiker spelar strategin på hög nivå en viktig roll i utformningen av ett hyperheuristiskt ramverk. I detta dokument föreslår vi en ny högnivåstrategi för en hyperheuristisk ram. Den föreslagna högnivåstrategin använder en dynamisk multiarmad bandit-extreme värdebaserad belöning som en online heuristisk urvalsmekanism för att välja lämplig heurism som ska tillämpas vid varje iteration. Dessutom föreslår vi ett ramverk för programplanering av genuttryck för att automatiskt generera acceptanskriteriet för varje problematik, i stället för att använda mänskliga kriterier. Två välkända, och mycket olika, kombinatoriska optimeringsproblem, en statisk (exam tidtagning) och en dynamisk (dynamisk fordon routing) används för att visa generaliteten i det föreslagna ramverket. Jämfört med state-of-the-art hyper-heuristics och andra skräddarsydda metoder, empiriska resultat visar att den föreslagna ramen kan generalisera väl över båda områdena. Vi får konkurrenskraft, om inte bättre resultat, jämfört med de mest kända resultaten från andra metoder som har presenterats i den vetenskapliga litteraturen. Vi jämför också vår strategi mot den nyligen släppta hyper-heuristiska konkurrenstestsviten. Vi visar återigen hur generellt vårt tillvägagångssätt är när vi jämför med andra metoder som har använt samma sex referensdataset från denna testsvit.
Sabar m.fl. REF använde genuttrycksprogrammering för att generera acceptanskriteriet för att lösa ett kombinationsoptimeringsproblem.
A Dynamic Multiarmed Bandit-Gene Expression Programming Hyper-Heuristic for Combinatorial Optimization Problems
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}