Pareto Local Search (PLS) är en enkel och effektiv lokal sökmetod för att hantera multi-objektive combinatorial optimeringsproblem. Det är också en viktig del av många toppmoderna algoritmer för sådana problem. PLS kan dock inte vara särskilt effektivt när det avslutas före färdigställandet. Med andra ord, PLS har dåligt beteende när som helst. I den här artikeln studerar vi vilken effekt olika PLS-algoritmiska komponenter har på dess beteende när som helst. Vi visar att när som helst beteendet hos PLS kan förbättras avsevärt genom att använda alternativa algoritmiska komponenter. Vi föreslår också Dynagrid, en dynamisk diskretisering av det objektiva utrymmet som hjälper PLS att konvergera snabbare till en bra approximation av Paretofronten och fortsätta att förbättra den om mer tid finns tillgänglig. Vi gör en detaljerad empirisk utvärdering av de nya förslagen om det bi-objektiva reseförsäljarproblemet och det bi-objektiva andrahandsproblemet. Våra resultat visar att de nya PLS varianterna inte bara har betydligt bättre när som helst beteende än den ursprungliga PLS, men också kan få bättre resultat för längre beräkningstid eller efter avslutad.
Konvergensen mellan den ursprungliga PLS-algoritmen undersöktes i REF där man också föreslog en teknik som diskretiserar det objektiva utrymmet dynamiskt.
Anytime Pareto local search
{'venue': 'Eur. J. Oper. Res.', 'journal': 'Eur. J. Oper. Res.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}