large neighborhood search | BriefGPT

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搜索结果 - 12

学习增强的邻域选择在车辆路径问题中的应用
将机器学习技术应用于大邻域搜索算法（LNS）以提高解决优化问题的效率和结果质量。
PDF4 months ago
AAAI基于赌博式大邻域搜索的自适应的任意时刻多智能体路径规划
使用基于多臂赌博机的双层方案进行在线学习，该方法能够在大规模情景下比目前最优的任意时刻多智能体路径规划方法提升至少 50% 的成本效益。
PDF6 months ago
港口火车卸货调度的约束规划模型：扩展
我们提出了一个有效的约束编程模型以解决在散装货物港口中的排程问题，涉及到分割长列车、通过传送机构将散装物料传输到库堆，并能处理异构数据和有效地找到 24 小时排程。
PDF6 months ago
在线学习用于调度 MIP 启发式算法
本文提出了一种在线学习方法，用于优化 Mixed Integer Programming (MIP) 中的启发式算法，以适应于不同的实例，并将大邻域搜索和 Diving 两类复杂启发式方法同时控制，实现 MIPLIB 2017 基准测试的节
PDFa year ago
使用对比学习技术在大邻域内搜索整数线性规划问题
本文介绍了一种新的算法 CL-LNS，通过使用正负样本集合学习一个次优解算法并使用图注意力网络和更丰富的特征进一步提高解决 LP 问题的性能。
PDFa year ago
整数线性规划的局部分支松弛启发式算法
本文探讨了在整数线性规划（ILP）的大邻域搜索（LNS）中设计有效和高效的启发式。创新性地提出了 LB-RELAX 及其变体，利用线性规划松弛代替 Local Branching 来选择邻居。实验证明相对于 LB，LB-RELAX 及其变
PDF2 years ago
AAAI基于自适应约束分区的大规模整数线性规划优化框架（学生摘要）
本文提出了一个基于自适应约束分区的优化框架，旨在解决解决大规模整数规划问题时可能会陷入局部最优解的问题。与现有的大邻域搜索算法相比，该框架可以更高效地利用任何现有优化求解器作为子例程来优化决策变量。实验结果表明，该框架在规定的墙钟时间内显示
PDF2 years ago
利用深度强化学习进行自适应大邻域搜索的运算符选择
本文提出了一种基于深度强化学习算法的算子选择方法，旨在提高 Adaptive Large Neighborhood Search（ALNS）算法的解题质量，实证结果表明，与基于机器学习的算法相比，所述方法训练次数更少，对小型问题与大型问题都
PDF2 years ago
多目标多智能体接送
本研究提出两种算法变种 - LNS-PBS 和 LNS-wPBS 来解决实时多智能体拾送配送问题（MAPD）及一般版 (MG-MAPD)，并采用大邻域搜索（LNS）和基于优先级的搜索（PBS）算法，实验结果表明，相比现有的完整 MAPD 算
PDF2 years ago
基于神经构造启发式算法的大邻域搜索
本文提出了一种基于神经网络学习的建造启发式方法的大邻域搜索 (LNS) 方法，用于解决具有时间窗口的车辆路径问题 (VRPTW)。方法采用图形神经网络来编码问题，并通过强化学习在不需要监督标签的情况下训练构造任务。神经修复运算符与局部搜索例
PDF2 years ago
混合整数规划的大邻域搜索算法学习
该论文提出了一种基于学习的大邻域搜索 (LNS) 方法来解决混合整数规划 (MIP)，该方法使用神经潜水模型来表示变量分配的可能性分布，并使用非自用 MIP 求解器生成初始分配，并使用诱导学习来训练神经网络选择在每个步骤中寻找下一个分配的邻
PDF3 years ago
电容车辆路径问题的神经大邻域搜索
本文提出了一种基于深度神经网络和注意力机制的学习启发式算法的大邻域搜索框架，用于解决车辆路径问题，该方法在性能方面优于现有的机器学习方法，也接近于现有优化方法的性能。
PDF5 years ago