Abstrakt. En lärlingsutbildning-baserad teknik används som en hyperheuristisk för att generera heuristik för en online combinatorial problem. Den observerar och lär av en känd expert heuristisk verksamhet i små fall, men har fördelen att producera en allmän heurism som fungerar bra på andra större fall. Särskilt genererar vi heuristiska strategier för nät bin förpackningsproblem genom att använda expert nästan optimal politik som produceras av en hyper-heuristic på små fall, där lärande är snabb. Den "expert" är en policymatris som definierar en indexpolitik, och lärlingsutbildningen bygger på observation av expertpolitikens åtgärder tillsammans med en rad särdrag i den bin som övervägs, och sedan tillämpa en k-means klassificering. Vi visar att den genererade politiken ofta presterar bättre än den standard som är bäst lämpad för heuristiska även när den tillämpas på fall som är mycket större än utbildningssetet.
I ett tidigare arbete, REF, lärlingsutbildning (AL) teknik användes för att generalisera hyper-heuristics i Bin-Packing domänen.
Generalizing Hyper-heuristics via Apprenticeship Learning
{'venue': 'EvoCOP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}