De flesta av de nuvarande sökteknikerna representerar metoder som till stor del är anpassade för specifika sökproblem. Det finns många verkliga scenarier där utvecklingen av sådana skräddarsydda system är helt lämplig. Det finns dock andra situationer där det skulle vara fördelaktigt att ha metoder som i allmänhet är tillämpliga på fler problem. Ett av våra motiverande mål för att undersöka hyperheuristiska metoder är att tillhandahålla en mer allmän sökram som enkelt och automatiskt kan användas på ett bredare spektrum av problem än vad som för närvarande är möjligt. I denna uppsats undersöker vi en simulerad glödande hyperheuristisk metodik som arbetar på ett sökområde för heuristik och som använder en stokastisk heuristisk urvalsstrategi och ett korttidsminne. Den föreslagna algoritmens allmängiltighet och prestanda visas över ett stort antal referensdatauppsättningar som hämtats från två mycket olika och svåra problem, nämligen kurstidtagning och binpackning. Detta dokuments bidrag är att presentera en metod som enkelt (och automatiskt) kan tillämpas på olika problem samtidigt som man fortfarande kan ge resultat på referensproblem som är konkurrenskraftiga med skräddarsydda mänskliga skräddarsydda algoritmer för dessa problem.
Ruibin Bai m.fl. REF forskade om hyper-heuristisk teknik som arbetar på sökområdet för heuristik och använder även stokastisk heuristisk urvalsstrategi med ett korttidsminne.
B.: A simulated annealing hyper-heuristic methodology for flexible decision support
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}