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Construct, Merge, Solve & Adapt

Christian Blum (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book describes a general hybrid metaheuristic for combinatorial optimization labeled Construct, Merge, Solve & Adapt (CMSA). The general idea of standard CMSA is the following one. At each iteration, a number of valid solutions to the tackled problem instance are generated in a probabilistic way. Hereby, each of these solutions is composed of a set of solution components. The components found in the generated solutions are then added to an initially empty sub-instance. Next, an exact solver is applied in order to compute the best solution of the sub-instance, which is then used to update the sub-instance provided as input for the next iteration. In this way, the power of exact solvers can be exploited for solving problem instances much too large for a standalone application of the solver. Important research lines on CMSA from recent years are covered in this book. After an introductory chapter about standard CMSA, subsequent chapters cover a self-adaptive CMSA variant as well as a variant equipped with a learning component for improving the quality of the generated solutions over time. Furthermore, on outlining the advantages of using set-covering-based integer linear programming models for sub-instance solving, the author shows how to apply CMSA to problems naturally modelled by non-binary integer linear programming models. The book concludes with a chapter on topics such as the development of a problem-agnostic CMSA and the relation between large neighborhood search and CMSA. Combinatorial optimization problems used in the book as test cases include the minimum dominating set problem, the variable-sized bin packing problem, and an electric vehicle routing problem. The book will be valuable and is intended for researchers, professionals and graduate students working in a wide range of fields, such as combinatorial optimization, algorithmics, metaheuristics, mathematical modeling, evolutionary computing, operations research, artificial intelligence, or statistics.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
19.06.2024
Sprache
Englisch
EAN
9783031601026
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Computational Intelligence Methods and Applications
Sonderedition
Nein
Autor
Christian Blum
Seitenanzahl
192
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
A Hybrid Metaheuristic for Combinatorial Optimization
Schlagwörter
Combinatorial optimization, CMSA, Exact solver, Hybrid algorithms, ILP solver, Knapsack problems, Metaheuristics, Minimum common string partition, Minimum covering arborescence, Minimum dominating set, Probabilistic solution construction, Electric vehicle routing, Self-Adaptive CMSA, Simulated Annealing, Bin packing, Variable-Sized Bin Packing, Matheuristics, Variable Neighborhood Search
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz UYA - Theoretische Informatik KJT - Unternehmensforschung UYM - Computermodellierung und -simulation
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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