Bibliografías temáticas / Max-Mean Dispersion Problem

Literatura académica sobre el tema "Max-Mean Dispersion Problem"

Autor: Grafiati
Publicado: 14 de marzo de 2023

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Artículos de revistas sobre el tema "Max-Mean Dispersion Problem"

1

Carrasco, Rubén, Anthanh Pham, Micael Gallego, Francisco Gortázar, Rafael Martí y Abraham Duarte. "Tabu search for the Max–Mean Dispersion Problem". Knowledge-Based Systems 85 (septiembre de 2015): 256–64. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.05.011.

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2

Gortázar, Francisco, Rubén Carrasco, AnThanh Pham Trinh, Micael Gallego y Abraham Duarte. "VNS variants for the Max-Mean Dispersion Problem". Electronic Notes in Discrete Mathematics 47 (febrero de 2015): 253–60. http://dx.doi.org/10.1016/j.endm.2014.11.033.

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3

Garraffa, Michele, Federico Della Croce y Fabio Salassa. "An exact semidefinite programming approach for the max-mean dispersion problem". Journal of Combinatorial Optimization 34, n.º 1 (26 de agosto de 2016): 71–93. http://dx.doi.org/10.1007/s10878-016-0065-1.

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4

Della Croce, Federico, Michele Garraffa y Fabio Salassa. "A hybrid three-phase approach for the Max-Mean Dispersion Problem". Computers & Operations Research 71 (julio de 2016): 16–22. http://dx.doi.org/10.1016/j.cor.2016.01.003.

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5

Nijimbere, Dieudonné, Songzheng Zhao, Xunhao Gu, Moses Olabhele Esangbedo y Nyiribakwe Dominique. "Tabu search guided by reinforcement learning for the max-mean dispersion problem". Journal of Industrial & Management Optimization 13, n.º 5 (2017): 0. http://dx.doi.org/10.3934/jimo.2020115.

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6

Song, Jiawei, Yang Wang, Haibo Wang, Qinghua Wu y Abraham P. Punnen. "An effective multi-wave algorithm for solving the max-mean dispersion problem". Journal of Heuristics 25, n.º 4-5 (25 de octubre de 2018): 731–52. http://dx.doi.org/10.1007/s10732-018-9398-5.

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7

Lai, Xiangjing y Jin-Kao Hao. "A tabu search based memetic algorithm for the max-mean dispersion problem". Computers & Operations Research 72 (agosto de 2016): 118–27. http://dx.doi.org/10.1016/j.cor.2016.02.016.

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8

Cura, Tunchan y Muhlis Özdemir. "A new use of the ant system algorithm for the max-mean dispersion problem". Computers & Industrial Engineering 135 (septiembre de 2019): 628–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2019.06.045.

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9

Lai, Xiangjing, Jin-Kao Hao y Fred Glover. "A study of two evolutionary/tabu search approaches for the generalized max-mean dispersion problem". Expert Systems with Applications 139 (enero de 2020): 112856. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112856.

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10

Nijimbere, Dieudonné, Songzheng Zhao, Haichao Liu, Bo Peng y Aijun Zhang. "A Hybrid Metaheuristic of Integrating Estimation of Distribution Algorithm with Tabu Search for the Max-Mean Dispersion Problem". Mathematical Problems in Engineering 2019 (1 de julio de 2019): 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2019/7104702.

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Resumen
This paper presents a hybrid metaheuristic that combines estimation of distribution algorithm with tabu search (EDA-TS) for solving the max-mean dispersion problem. The proposed EDA-TS algorithm essentially alternates between an EDA procedure for search diversification and a tabu search procedure for search intensification. The designed EDA procedure maintains an elite set of high quality solutions, based on which a conditional preference probability model is built for generating new diversified solutions. The tabu search procedure uses a fast 1-flip move operator for solution improvement. Experimental results on benchmark instances with variables ranging from 500 to 5000 disclose that our EDA-TS algorithm competes favorably with state-of-the-art algorithms in the literature. Additional analysis on the parameter sensitivity and the merit of the EDA procedure as well as the search balance between intensification and diversification sheds light on the effectiveness of the algorithm.
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Capítulos de libros sobre el tema "Max-Mean Dispersion Problem"

1

Della Croce, Federico, Michele Garraffa y Fabio Salassa. "A Hybrid Heuristic Approach Based on a Quadratic Knapsack Formulation for the Max-Mean Dispersion Problem". En Lecture Notes in Computer Science, 186–97. Cham: Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14115-2_16.

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2

Della Croce, Federico, Michele Garraffa y Fabio Salassa. "A Hybrid Heuristic Approach Based on a Quadratic Knapsack Formulation for the Max-Mean Dispersion Problem". En Lecture Notes in Computer Science, 186–97. Cham: Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-09174-7_16.

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