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Approches Hyper-Heuristiques Appliquées Aux Enchères Combinatoires

AUTHOR Lassouaoui-M
PUBLISHER Omniscriptum (02/28/2018)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
Une hyper-heuristique est une m thode d'optimisation de haut niveau, qui s lectionne partir d'un ensemble de m thodes de r solution (appel es heuristiques de bas niveau), une heuristique appropri e une it ration donn e. Dans notre travail nous nous sommes int ress s la r solution du probl me de la d termination du gagnant dans les ench res combinatoires (WDP) en utilisant les hyper-heuristiques, o trois approches ont t utilis es savoir Choice-Function, Random et une nouvelle m thode hybride savoir Stochastic Choice-Function. Ces m thodes ont t valu es sur plusieurs benchmarks du probl me WDP de diff rente taille. Une comparaison est effectu e avec la m thode de recherche locale stochastique (SLS), montrant que l'approche hyper-heuristique donne des r sultats tr s prometteurs.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9783841669933
ISBN-10: 384166993X
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: French
More Product Details
Page Count: 112
Carton Quantity: 62
Product Dimensions: 5.98 x 0.27 x 9.02 inches
Weight: 0.39 pound(s)
Country of Origin: FR
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Information Technology
Computers | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Une hyper-heuristique est une m thode d'optimisation de haut niveau, qui s lectionne partir d'un ensemble de m thodes de r solution (appel es heuristiques de bas niveau), une heuristique appropri e une it ration donn e. Dans notre travail nous nous sommes int ress s la r solution du probl me de la d termination du gagnant dans les ench res combinatoires (WDP) en utilisant les hyper-heuristiques, o trois approches ont t utilis es savoir Choice-Function, Random et une nouvelle m thode hybride savoir Stochastic Choice-Function. Ces m thodes ont t valu es sur plusieurs benchmarks du probl me WDP de diff rente taille. Une comparaison est effectu e avec la m thode de recherche locale stochastique (SLS), montrant que l'approche hyper-heuristique donne des r sultats tr s prometteurs.
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