Vi presenterar varianter av en myrkolonioptimeringsalgoritm (MO-ACO) och en evolutionär algoritm (SPEA2) för att hantera multiobjektiva kombinatoriska optimeringsproblem, hybridiserade med en iterativ förbättringsalgoritm och Robust Tabu Search algoritm. Prestanda av den resulterande hybrid stokastisk lokal sökning (SLS) algoritmer undersöks experimentellt för bi-objektive quadratic uppdrag problem (bQAP) och jämförs mot upprepade tillämpningar av de underliggande lokala sökalgoritmer för flera skalariseringar. Experimenten tar hänsyn till strukturerade och ostrukturerade bQAP-fakturer med olika grader av korrelation mellan flödesmatriserna. Vi gör en systematisk experimentell analys av algoritmerna med hjälp av prestandarelationer och prestationsfunktionsmetodik för att bedöma skillnader i algoritmernas prestanda. De experimentella resultaten visar nyttan av hybridalgoritmer om den tillgängliga beräkningstiden inte är alltför begränsad och identifiera SPEA2 hybridiseras med mycket korta tabu sökruns som den mest lovande varianten.
REF Deras experimentella resultat visar nyttan av hybridalgoritmer om den tillgängliga beräkningstiden inte är alltför begränsad.
Hybrid Population-Based Algorithms for the Bi-Objective Quadratic Assignment Problem
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Mathematical Modelling and Algorithms', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}