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1 篇 peter b. luh
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1 篇 luh peter b.
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1 篇 sun jin
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检索条件"主题词=An enhanced nested partitions method"

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an enhanced nested partitions method

An Enhanced Nested Partitions Method

引用

IEEE International Conference on Automation Science and Engineering

作者： Sun, Jin Zhao, Qian-chuan Luh, Peter B. Tsinghua Univ TNLIST Ctr Intelligent & Networked Syst Dept Automat Beijing 100084 Peoples R China

ISBN: (纸本)9781424420223

Combinatorial optimization problems arise in many applications such as task assignment, facility location, and elevator scheduling. One powerful method to address those difficult problems is the nested partitions method (NP). This method, however, cannot use historical information because it is required that the sampling of different iterations should be independent in order to guarantee global convergence. In this paper, the convergence property of the NIP method is enhanced by relaxing the independent sampling requirement with a much milder one so that historical information can be utilized without impairing algorithm convergence. Novel insights about how to effectively utilize historical information are obtained by representing the NIP method in the viewpoint of the estimation of distribution algorithms (EDAs). The convergence result of the enhanced NP method is further extended to derive global convergence for a large class of population-based methods, population distribution-based methods.

关键词： combinatorial optimization an enhanced nested partitions method estimation of distribution algorithms population distribution-based methods

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an enhanced nested partitions method

An Enhanced Nested Partitions Method

引用

2008 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2008), vol.1

作者： Jin Sun Qian-chuan Zhao Peter B. Luh Center for Intelligent and Networked Systems Department of Automation TNLIST Tsinghua University Beijing China

Combinatorial optimization problems arise in many applications such as task assignment, facility location, and elevator scheduling. One powerful method to address those difficult problems is the nested partitions method (NP). This method, however, cannot use historical information because it is required that the sampling of different iterations should be independent in order to guarantee global convergence. In this paper, the convergence property of the NP method is enhanced by relaxing the independent sampling requirement with a much milder one so that historical information can be utilized without impairing algorithm convergence. Novel insights about how to effectively utilize historical information are obtained by representing the NP method in the viewpoint of the estimation of distribution algorithms (EDAs). The convergence result of the enhanced NP method is further extended to derive global convergence for a large class of population-based methods, population distribution-based methods.

关键词： Combinatorial optimization an enhanced nested partitions method Estimation of distribution algorithms Population distribution-based methods

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