Классификация прикладных методов комбинаторной оптимизации

Розглянуто найбільш розповсюджені підходи до створення прикладних методів комбінаторної оптимізації. Запропоновано ряд характеристик та критеріїв, за якими здійснюється класифікація наближених алгоритмів. Викладена класифікація є розвитком досліджень у галузі комбінаторної оптимізації та дозволяє ви...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Кибернетика и системный анализ
Date:2009
Main Authors: Сергиенко, И.В., Гуляницкий, Л.Ф., Сиренко, С.И.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2009
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/44402
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Классификация прикладных методов комбинаторной оптимизации / И.В. Сергиенко, Л.Ф. Гуляницкий, С.И. Сиренко // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — № 5. — С. 71-83. — Бібліогр.: 74 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Розглянуто найбільш розповсюджені підходи до створення прикладних методів комбінаторної оптимізації. Запропоновано ряд характеристик та критеріїв, за якими здійснюється класифікація наближених алгоритмів. Викладена класифікація є розвитком досліджень у галузі комбінаторної оптимізації та дозволяє виділяти ключові компоненти обчислювальних схем, що використовуються як інструментарій при побудові нових ефективних гібридних метаевристик. This paper reviews mostly used approaches to the development of applied combinatorial optimization methods. A number of characteristics and criteria are proposed that underlie the classification of approximate algorithms. The classification is an elaboration of previous investigations in the field of combinatorial optimization and allows one to determine key components of computational schemes used in constructing efficient hybrid metaheuristics.
ISSN:0023-1274