A hybrid multi-objective evolutionary algorithm for the uncapacitated exam proximity problem
Un algorithme évolutif hybride multi-objectif pour le problème de proximité d'examen sans capacité
Côté, Pascal et Wong, Tony et Sabourin, Robert
Notes de cours en informatique (y compris les sous-séries Notes de cours en intelligence artificielle et notes de cours en bioinformatique) 2005
Résumé: Un algorithme évolutif multi-objectif hybride est utilisé pour s'attaquer au problème de proximité d'examen sans capacité. Dans cette hybridation, des opérateurs de recherche locaux sont utilisés à la place des opérateurs de recombinaison génétique traditionnels. L'un des opérateurs de recherche est conçu pour réparer les horaires irréalisables produits par la procédure d'initialisation et l'opérateur de mutation. L'autre opérateur de recherche implémente une méta-heuristique de descente de voisinage variable simplifiée et son rôle est d'améliorer le coût de proximité. Les calendriers non dominés qui en résultent sont comparés à ceux produits par d'autres méthodes d'optimisation utilisant 15 ensembles de données du domaine public. Sans ajustement précis, l'algorithme hybride a pu produire des horaires avec de bons classements dans neuf des 15 ensembles de données. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2005.
