Solution-Guided Multi-Point Constructive Search (SGMPCS) är en ny konstruktiv sökteknik som utför en serie resursbegränsade trädsökningar där varje sökning börjar antingen från en tom lösning (som i randomiserad omstart) eller från en lösning som har stött på under sökningen. Ett litet antal av dessa "elit" lösningar upprätthålls under sökningen. Vi introducerar tekniken och utför tre uppsättningar experiment på arbetsplatsen schemaläggning problem. För det första genomförs en systematisk, fullständigt korsad studie av SGMPCS för att utvärdera prestandaeffekten av olika parameterinställningar. För det andra undersöker vi mångfalden i elitlösningen som, i motsats till förväntningarna, visar att en mindre varierad uppsättning leder till starkare resultat. Slutligen jämför vi den bästa parameterinställningen av SGMPCS från de två första experimenten till kronologisk bakåtspårning, begränsad diskrepanssökning, randomiserad omstart och en sofistikerad tabusökningsalgoritm på en uppsättning välkända referensproblem. Resultaten visar att SGMPCS är betydligt bättre än de andra konstruktiva tekniker som testats, men släpar efter tabu sökningen.
Beck använde undersökning i samband med flera punkter konstruktiv sökning REF.
Solution-Guided Multi-Point Constructive Search for Job Shop Scheduling
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 29, pages 49-77, 2007', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}