Denna forskning föreslår en ny indikatorbaserad hybrid evolutionär metod som kombinerar ungefärliga och exakta algoritmer. Vi tillämpar det på en ny bi-kriteria formulering av den resande tjuv problem, som är känd för Evolutionary Computation community som ett riktmärke multi-komponentoptimering problem som kopplar samman två klassiska N P-hårda problem: den resande säljare problemet och 0-1 knapsack problem. Vårt tillvägagångssätt använder den exakta dynamiska programmeringsalgoritmen för den underliggande packningen medan du reser problem som en subrutin inom en bi-objektiv evolutional algoritm. Denna design drar nytta av de data som extraheras från Pareto fronter som genereras av det dynamiska programmet för att uppnå bättre lösningar. Dessutom utvecklar vi ett antal nya indikatorer och urvalsmekanismer för att stärka synergin mellan de två algoritmiska komponenterna i vår strategi. Resultaten av beräkningsförsöken visar att metoden kan överträffa de senaste resultaten för det enda objektiva fallet med problemet.
Ref ansågs vara en biobjektiv version av TTP1; målen var vikt och målpoäng för TTP.
Evolutionary computation plus dynamic programming for the bi-objective travelling thief problem
{'venue': "GECCO '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}