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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3P5TDP2
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2017/06.21.20.42   (acesso restrito)
Última Atualização2017:06.23.12.17.27 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2017/06.21.20.42.17
Última Atualização dos Metadados2021:01.02.22.16.59 (UTC) administrator
DOI10.1155/2017/8042436
ISSN2356-752X
Rótulolattes: 8920905542032636 1 BarbosaSenn:2017:ApCoDe
Chave de CitaçãoBarbosaSenn:2017:ApCoDe
TítuloImproving the fine-tuning of metaheuristics: an approach combining design of experiments and racing algorithms
Ano2017
Data de Acesso04 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2241 KiB
2. Contextualização
Autor1 Barbosa, Eduardo Batista de Moraes
2 Senne, Edson Luiz França
Grupo1 DIDOP-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Endereço de e-Mail do Autor1 eduardo.barbosa@inpe.br
RevistaJournal of Optimization
Volume2017
Páginas1-7
Histórico (UTC)2017-06-23 12:17:27 :: lattes -> administrator :: 2017
2021-01-02 22:16:59 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveMetaheuristics
Fine-tuning
Combinatorial optimization
Nonparametric statistics
ResumoUsually, metaheuristic algorithms are adapted to a large set of problems by applying few modifications on parameters for each specific case. However, this flexibility demands a huge effort to correctly tune such parameters. Therefore, the tuning of metaheuristics arises as one of the most important challenges in the context of research of these algorithms.Thus, this paper aims to present a methodology combining Statistical andArtificial Intelligencemethods in the fine-tuning ofmetaheuristics.Thekey idea is a heuristic method, called Heuristic Oriented Racing Algorithm (HORA), which explores a search space of parameters looking for candidate configurations close to a promising alternative. To confirm the validity of this approach, we present a case study for finetuning two distinct metaheuristics: Simulated Annealing (SA) and Genetic Algorithm (GA), in order to solve the classical traveling salesman problem. The results are compared considering the same metaheuristics tuned through a racing method. Broadly, the proposed approach proved to be effective in terms of the overall time of the tuning process. Our results reveal that metaheuristics tuned by means of HORA achieve, with much less computational effort, similar results compared to the case when they are tuned by the other fine-tuning approach.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDOP > Improving the fine-tuning...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvobarbosa_improving.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SQKNE
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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