Abstract-Kursen tidtagning problem är en välkänd begränsning optimering problem som har varit av intresse för forskare såväl som praktiker. På grund av den NP-hårda karaktären av problemet, de traditionella exakta metoder kan misslyckas med att hitta en lösning även för ett givet exempel. Hyper-heuristik som söker utrymme för heuristik för högkvalitativa lösningar är alternativa metoder som i allt högre grad har använts för att lösa sådana problem. I denna studie beskrivs ett läroplansbaserat kurstidtagningsproblem vid Yeditepe University. En förbättringsorienterad heuristisk urvalsstrategi i kombination med en simulerad glödgning flytta acceptans som en hyper-heuristisk utnyttja en uppsättning av låg nivå begränsningsorienterade grannskap heuristics undersöks för att lösa detta problem. Den föreslagna hyper-heuristic utvecklades initialt för att hantera en mängd olika problem i en viss domän med olika egenskaper med tanke på karaktären av låg nivå heuristics. Å andra sidan är ett mål för hyperheuristisk utveckling att bygga metoder som är allmänna. Därför tillämpas den föreslagna hyperheurismen på sex andra problemområden och dess prestanda jämförs med olika toppmoderna hyperheuristiker för att testa dess generalitetsnivå. De empiriska resultaten visar att den föreslagna metoden är tillräckligt allmän och kraftfull.
Kalender m.fl. REF föreslog en hyper-heuristic som kombinerar en lärande girig gradient strategi för heuristiska val och simulerad glödgning flytta acceptans.
A greedy gradient-simulated annealing hyper-heuristic for a curriculum-based course timetabling problem
{'venue': '2012 12th UK Workshop on Computational Intelligence (UKCI)', 'journal': '2012 12th UK Workshop on Computational Intelligence (UKCI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}