超启发算法研究进展综述

• 作者: 侯彦娥 孔云峰 谢毅 陈小潘
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 超启发算法 选择式 生成式
• 年，卷（期）: 2017,（14）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TP301
• 字数: 6611字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1611-0131

摘要

超启发算法是一类新兴的优化方法,通过机器学习、算法选择、算法生成等技术求解组合优化等问题,具备跨问题领域求解的能力.针对超启发算法研究进展进行综述和讨论.首先,梳理超启发算法的定义、结构、特点和分类;其次,归纳选择式超启发算法和生成式超启发算法的研究进展及相关技术,包括选择低层启发式算法采用的学习方法,迭代计算中的移动接受策略,低层启发式算法的生成方法;最后,讨论现有超启发算法研究中存在的不足及未来的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈小潘	河南大学环境与规划学院	19	87	5.0	8.0
2	孔云峰	河南大学环境与规划学院	82	984	17.0	28.0
3	侯彦娥	河南大学环境与规划学院	24	150	6.0	10.0
4	谢毅	河南大学环境与规划学院	10	41	4.0	6.0