Abstract-Hyper-heuristiska metoder syftar till att automatisera heuristisk design för att lösa flera problem istället för att utforma skräddarsydda metoder för individuella problem. Hyperheuristikerna åstadkommer detta genom en heuristisk (heuristisk urvalsmekanism och ett acceptanskriterium). Detta automatiserar heuristiskt urval, beslutar om att acceptera eller avvisa den returnerade lösningen. Det faktum att olika problem, eller till och med fall, har olika landskapsstrukturer och komplexitet, utformningen av effektiva högnivåheuristik kan ha en dramatisk inverkan på hyper-heuristiska prestanda. I detta dokument föreslår vi, i stället för att använda mänsklig kunskap för att utforma den högnivåheuristiska, ett genuttrycksprogrammeringsalgoritm för att automatiskt under instanslösningsprocessen generera den högnivåheuristiska ramens högnivåheuristiska ram. Den genererade heurismen tar information (t.ex. kvaliteten på den genererade lösningen och den förbättring som gjorts) från det nuvarande problemtillståndet som input och bestämmer vilken heuristisk lågnivå som ska väljas och acceptansen eller förkastandet av den resulterande lösningen. Fördelen med detta ramverk är förmågan att för varje enskilt fall generera olika högnivåheuristik under problemlösningsprocessen. För att upprätthålla lösningsmångfald använder vi dessutom en minnesmekanism som innehåller en population av både högkvalitativa och mångsidiga lösningar som uppdateras under problemlösningsprocessen. Generaliteten i den föreslagna hyper-heuristiska valideras mot sex välkända kombinatoriska optimeringsproblem, med mycket olika landskap, som tillhandahålls av HyFlex-programvaran. Empiriska resultat, som jämför den föreslagna hyper-heuristiska med state-of-the-art hyper-heuristics, drar slutsatsen att den föreslagna hyper-heuristic generaliserar väl över alla områden och uppnår konkurrenskraftiga, om inte överlägsna, resultat för flera fall på alla domäner.
Sabar m.fl. REF använde GEP för att utforma ett hyperheuristiskt ramverk för att lösa de kombinatoriska optimeringsproblemen.
Automatic Design of a Hyper-Heuristic Framework With Gene Expression Programming for Combinatorial Optimization Problems
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}