A hybrid heuristic method for global optimization

2005 ◽  
Author(s):  
A. Georgieva ◽  
I. Jordanov
Keyword(s):  
Global Optimization ◽  
Heuristic Method ◽  
Hybrid Heuristic

Cross-Hill: A heuristic method for global optimization

2015 ◽  
Vol 266 ◽  
pp. 959-967
Author(s):  
Tingting Wu ◽  
Deren Han ◽  
Yi Xu
Keyword(s):  
Global Optimization ◽  
Heuristic Method

SVR-RSM: a hybrid heuristic method for modeling monthly pan evaporation

2019 ◽  
Vol 26 (35) ◽  
pp. 35807-35826 ◽  
Author(s):  
Behrooz Keshtegar ◽  
Salim Heddam ◽  
Abderrazek Sebbar ◽  
Shun-Peng Zhu ◽  
Nguyen-Thoi Trung
Keyword(s):  
Heuristic Method ◽  
Pan Evaporation ◽  
Hybrid Heuristic

scholarly journals A hybrid heuristic parallel method of global optimization

2015 ◽  
pp. 242-255
Author(s):  
К.В. Пушкарев ◽  
В.Д. Кошур
Keyword(s):  
Global Optimization ◽  
Objective Function ◽  
Message Passing ◽  
Message Passing Interface ◽  
Optimization Problems ◽  
Parallel Method ◽  
Hybrid Heuristic ◽  
Generalized Regression Neural Networks ◽  
Multi Agent ◽  
Multiple Variables

Рассматривается задача нахождения глобального минимума непрерывной целевой функции многих переменных в области, имеющей вид многомерного параллелепипеда. Для решения сложных задач глобальной оптимизации предлагается гибридный эвристический параллельный метод глобальной оптимизации (ГЭПМ), основанный на комбинировании и гибридизации различных методов и технологии многоагентной системы. В состав ГЭПМ включены как новые методы (например, метод нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей, использующий обобщeнно-регрессионные нейронные сети (GRNN), отображающие значения целевой функции в значения координат), так и модифицированные классические методы (например, модифицированный метод Хука-Дживса). Кратко описывается программная реализация ГЭПМ в форме кроссплатформенной (на уровне исходного кода) программной библиотеки на языке C++, использующей обмен сообщениями через интерфейс MPI (Message Passing Interface). Приводятся результаты сравнения ГЭПМ с 21 современным методом глобальной оптимизации и генетическим алгоритмом на 28 тестовых целевых функциях 50 переменных. The problem of finding the global minimum of a continuous objective function of multiple variables in a multidimensional parallelepiped is considered. A hybrid heuristic parallel method for solving of complicated global optimization problems is proposed. The method is based on combining various methods and on the multi-agent technology. It consists of new methods (for example, the method of neural network approximation of inverse coordinate mappings that uses Generalized Regression Neural Networks (GRNN) to map the values of an objective function to coordinates) and modified classical methods (for example, the modified Hooke-Jeeves method). An implementation of the proposed method as a cross-platform (on the source code level) library written in the C++ language is briefly discussed. This implementation uses the message passing via MPI (Message Passing Interface). The method is compared with 21 modern methods of global optimization and with a genetic algorithm using 28 test objective functions of 50 variables.

A Hybrid Heuristic Method to Solve an Assignment Problem of Human Resource

2015 ◽  
Vol 10 (9) ◽  
pp. 977 ◽  
Author(s):  
Said Tkatek ◽  
Abdoun Otman ◽  
Jaafar Abouchabaka ◽  
Najat Rafalia
Keyword(s):  
Human Resource ◽  
Assignment Problem ◽  
Heuristic Method ◽  
Hybrid Heuristic
Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document