Sammanfattning -I denna studie introducerar vi en samverkande parallell tabu-sökalgoritm (CPTS) för det kvadratiska uppdragsproblemet (QAP). QAP är ett NP-hard kombinatoriellt optimeringsproblem som är allmänt erkänt att vara beräkningskrävande. Dessa egenskaper gör QAP till en idealisk kandidat för parallelllösningsteknik. CPTS är en kooperativ parallellalgoritm där processorer utbyter information under hela driften av algoritmen i motsats till oberoende samtidiga sökstrategier som endast aggregerar data vid slutet av utförandet. CPTS åstadkommer detta samarbete genom att upprätthålla en global referensram som använder informationsutbytet för att främja både intensifiering och strategisk diversifiering i en parallell miljö. Denna studie visar de fördelar som kan uppnås genom parallell databehandling när det gäller lösningskvalitet, beräkningstid och algoritmisk flexibilitet. En uppsättning av 41 testproblem som erhållits från QAPLIB användes för att analysera kvaliteten på CPTS-algoritmen. CPTS-algoritmen visar sig ge utmärkt lösningskvalitet för alla problem i rimliga beräkningstider. Av 41 testfall visar sig CPTS uppfylla eller överskrida den genomsnittliga lösningskvaliteten hos några av de bästa sekventiella och parallella tillvägagångssätten från litteraturen på alla utom 6 problem.
Samma uppsättning av instanser används av författarna i ett annat arbete REF för att analysera effekterna av en Multi-Start Tabu Sök mekanism i termer av diversifiering och utnyttjande.
A Cooperative Parallel Tabu Search Algorithm for the Quadratic Assignment Problem
{'venue': 'Hybrid Metaheuristics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}