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IntroducciónMotivación
HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Hiperheurísticas:Un Nuevo Enfoque para la Resolución de
Problemas Complejos
Departamento de InformáticaUniversidad Técnica Federico Santa María
10 de septiembre de 2006
Pablo Garrido mail: pgarrido@alumnos.inf.utfsm.cl Hiperheurísticas
IntroducciónMotivación
HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Introducción
1 Motivación
2 Hiperheurísticas
3 Tipos de HiperheurísticasSin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
4 Conclusiones
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Motivación
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HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Orígenes
Concepto que nace formalmente en el grupo deinvestigación ASAP en la Universidad de Nottingham amediados del año 2000.
El término hiperheurística, sin embargo, tuvo sus primerosusos a mediados de los 60’ por Fisher y Thompson (1961,1963) y Crowson(1963) enfrentando el problema de JobShop Scheduling (elección de heurísticas en base aprobabilidades).
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Conclusiones
Motivación
Diseñar metaheurísticas eficientes requiere incorporarconocimiento específico lo que implica un gran esfuerzoen tiempo y recursos.Consecuencia:
Difíciles de reusar o aplicar en otros problemas.Complicadas de entender.
Estrategia:Optar por usar técnicas simples, baratas y razonablementeeficientes.
Idea:Compromiso entre la calidad de la solución y la rapidez dela implementación y ejecución.
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Conclusiones
Motivación
Diseñar metaheurísticas eficientes requiere incorporarconocimiento específico lo que implica un gran esfuerzoen tiempo y recursos. –> necesidad de expertosConsecuencia:
Difíciles de reusar o aplicar en otros problemas.Complicadas de entender.
Estrategia:Optar por usar técnicas simples, baratas y razonablementeeficientes.
Idea:Compromiso entre la calidad de la solución y la rapidez dela implementación y ejecución.
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Conclusiones
Motivación
Diseñar metaheurísticas eficientes requiere incorporarconocimiento específico lo que implica un gran esfuerzoen tiempo y recursos. –> gran inversión en dineroConsecuencia:
Difíciles de reusar o aplicar en otros problemas.Complicadas de entender.
Estrategia:Optar por usar técnicas simples, baratas y razonablementeeficientes.
Idea:Compromiso entre la calidad de la solución y la rapidez dela implementación y ejecución.
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Conclusiones
Motivación
Diseñar metaheurísticas eficientes requiere incorporarconocimiento específico lo que implica un gran esfuerzoen tiempo y recursos. –> sintonización de parámetrosConsecuencia:
Difíciles de reusar o aplicar en otros problemas.Complicadas de entender.
Estrategia:Optar por usar técnicas simples, baratas y razonablementeeficientes.
Idea:Compromiso entre la calidad de la solución y la rapidez dela implementación y ejecución.
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Conclusiones
Motivación
Diseñar metaheurísticas eficientes requiere incorporarconocimiento específico lo que implica un gran esfuerzoen tiempo y recursos. –> elección de heurísticasConsecuencia:
Difíciles de reusar o aplicar en otros problemas.Complicadas de entender.
Estrategia:Optar por usar técnicas simples, baratas y razonablementeeficientes.
Idea:Compromiso entre la calidad de la solución y la rapidez dela implementación y ejecución.
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Conclusiones
Motivación
Diseñar metaheurísticas eficientes requiere incorporarconocimiento específico lo que implica un gran esfuerzoen tiempo y recursos.Consecuencia:
Difíciles de reusar o aplicar en otros problemas.Complicadas de entender.
Estrategia:Optar por usar técnicas simples, baratas y razonablementeeficientes.
Idea:Compromiso entre la calidad de la solución y la rapidez dela implementación y ejecución.
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Conclusiones
Motivación
¿Es siempre válido aplicar este enfoque? Se debendistinguir 2 escenarios.
Escenario 1: Se busca la mejor solución posible. Se estápreparado para invertir tiempo y dinero para obtener dichasolución.Escenario 2: Se desea ocupar el mismo método en unacantidad considerable de problemas sin gastar muchotiempo y recursos re-adaptándolo. Se desean obtenerresultados de calidad aceptable.
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Hiperheurísticas
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Hiperheurística: Caja Negra
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Definición
Método que “inteligentemente” controla la elección de laheurística (método) de bajo nivel que debiera ser aplicadaen cada punto de decisión dependiendo de lascaracterísticas de las heurísticas y de la región del espaciode solución que se está explorando (estado del problema).Para ello, la hiperheurística debiera tener un mecanismode aprendizaje.
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Conclusiones
Definición
Método que “inteligentemente” controla la elección de laheurística (método) de bajo nivel que debiera ser aplicadaen cada punto de decisión dependiendo de lacaracterísticas de las heurísticas y de la región del espaciode solución que se está explorando (estado del problema).Para ello, la hiperheurística debiera tener un mecanismode aprendizaje.︸ ︷︷ ︸
Analogía del estratega
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Características
Que puedan ser aplicadas a un amplio rango deproblemas.
Su fin no es vencer a técnicas construidas a la medida,sino demostrar que son competitivas y capaces de generarresultados de calidad.
Que no sean sensibles a perturbaciones del problema y adistintos problemas.
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Requerimientos
No deben tener conocimiento del dominio.
Deben proveer una interfaz genérica y común para cadaheurística de bajo nivel.
Capaces de tomar decisiones dinámicamente en base alestado actual de la búsqueda.
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Estructura
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Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Clasificación de hiperheurísticas:Sin aprendizaje
AleatoriasGreedy
Con aprendizajeFunción de elecciónMetaheurísticas
Basadas en razonamiento
Aprendizaje incremental
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Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Sin Aprendizaje
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aleatorias
Aleatoria Simple
Propuesta por Soubeiga, Cowling, Kendall [1, 2, 3].
Aplicaciones: Sales Summit, Project PresentationScheduling, SMD Multi-Head Placement Machine.
Mecanismo: Aleatoriamente elige la siguiente heurísticade bajo nivel, aceptándola en base a criterios de sólomejora o cualquier movimiento.
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aleatorias
Aleatoria Descendente
Propuesta por Soubeiga, Cowling, Kendall [1, 2, 3].
Aplicaciones: Sales Summit, Project PresentationScheduling.
Mecanismo: Aleatoriamente elige la siguiente heurísticade bajo nivel y la aplica hasta que no se produzca unamejora. La elección de cada heurística se realiza mediantecriterios de sólo mejora o cualquier movimiento.
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aleatorias
Permutación Aleatoria Descendente
Propuesta por Soubeiga, Cowling, Kendall [1, 2, 3].Aplicaciones: Sales Summit, Project PresentationScheduling.Mecanismo:
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aleatorias
Permutación Aleatoria Descendente
Propuesta por Soubeiga, Cowling, Kendall [1, 2, 3].Aplicaciones: Sales Summit, Project PresentationScheduling.Mecanismo:
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HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aleatorias
Permutación Aleatoria Descendente
Propuesta por Soubeiga, Cowling, Kendall [1, 2, 3].Aplicaciones: Sales Summit, Project PresentationScheduling.Mecanismo:
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HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aleatorias
Permutación Aleatoria Descendente
Propuesta por Soubeiga, Cowling, Kendall [1, 2, 3].Aplicaciones: Sales Summit, Project PresentationScheduling.Mecanismo:
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HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aleatorias
Permutación Aleatoria Descendente
Propuesta por Soubeiga, Cowling, Kendall [1, 2, 3].Aplicaciones: Sales Summit, Project PresentationScheduling.Mecanismo:
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IntroducciónMotivación
HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aleatorias
Permutación Aleatoria Descendente
Propuesta por Soubeiga, Cowling, Kendall [1, 2, 3].Aplicaciones: Sales Summit, Project PresentationScheduling.Mecanismo:
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HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Greedy
Greedy
Propuesta por Soubeiga, Cowling, Kendall [1, 2, 3].
Aplicaciones: Sales Summit, Project PresentationScheduling.
Mecanismo: Evalúa cada heurística y elige la que tenga elmejor desempeño del conjunto.
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Con Aprendizaje
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Función de Elección
Agrupada
Propuesta por Soubeiga, Cowling, Kendall [1, 2, 3, 4].
Aplicaciones: Sales Summit, Project PresentationScheduling, SMD Multi-Head Placement Machine, NurseRostering.
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Función de Elección
Agrupada
La elección de la heurística Hk es la que maximiza/minimiza elvalor de:
αf1(Hk ) + βf2(Hj , Hk ) − γf3(Hk )
donde f1 es la mejora reciente de la heurística, f2 es la mejorareciente de dos heurísticas aplicadas secuencialmente y f3 es eltiempo en que la heurística no ha sido aplicada.
Se definen dos versiones:
Con sintonización de parámetros.Con control. Parámetros se ajustan mediante mecanismode aprendizaje reforzado.
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Función de Elección
Múltiples Objetivos
Propuesta por Soubeiga y Landa Silva [2, 3, 4, 16].
Aplicaciones: Sales Summit, Project PresentationScheduling, Nurse Rostering, Two-Objective SpaceAllocation.
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HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Función de Elección
Múltiples Objetivos
La elección de la heurística Hk es la quemaximiza/minimiza el valor de:∑
l∈L
[αl f1l(Hk ) + βl f2l(Hj , Hk ) − γl
| L |f3l(Hk )]
donde L es el conjunto de subobjetivos.
Los parámetros de la función son ajustados para enfatizarla búsqueda en ciertos objetivos.
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Elección de Heurísticas Usando Metaheurísticas
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Elección de Heurísticas Usando Metaheurísticas
Tabu Search Incremental
Propuesta por Soubeiga y Kendall [16, 20, 21].
Aplicaciones: Examination Timetabling, University CourseTimetabling, Nurse Rostering, Two-Objective SpaceAllocation.
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Elección de Heurísticas Usando Metaheurísticas
Tabu Search Incremental
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Elección de Heurísticas Usando Metaheurísticas
Algoritmos Genéticos
Propuesta por Han [5, 6, 14] y otros.
Aplicaciones: Trainer Scheduling, Project PresentationScheduling.
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Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Elección de Heurísticas Usando Metaheurísticas
Algoritmos Genéticos
Operadores:Cruzamiento: Simple en un punto sobre grupos de genes ocromosoma completo.Mutación: Inserción/eliminación/modificación de (gruposde) genes.
Se definen versiones con cromosomas de tamaño fijo y variable.
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Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Elección de Heurísticas Usando Metaheurísticas
Ants
Propuesta por O’Brien [17, 18] y otros.
Aplicaciones: Project Presentation Scheduling.
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Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Elección de Heurísticas Usando Metaheurísticas
Ants
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Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Elección de Heurísticas Usando Metaheurísticas
Simulated Annealing Incremental
Propuesta por Ayob [15] y Bai [23].
Aplicaciones: SMD Multi-Head Placement Machine, ShelfSpace Allocation.
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Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Elección de Heurísticas Usando Metaheurísticas
Simulated Annealing Incremental
El vecindario corresponde a un conjunto de heurísticas aaplicar. Se puede elegir la mejor heurística del vecindarioo una al azar. Si la solución mejora se continúa labúsqueda, si empeora se puede aceptar el movimiento porprobabilidad.
Incrementalmente agrega una heurística a la secuencia.
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Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Basadas en Razonamiento
Case Based Reasoning
Propuesta por Petrovic y Qu [7, 8, 9].
Aplicaciones: University Course Timetabling, ExaminationTimetabling.
Mecanismo: Se emplea un conjunto de instancias deentrenamiento para detectar patrones de estado/solución,posteriormente, los patrones son aplicados sobreinstancias nuevas.
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Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Basadas en Razonamiento
Case Based Reasoning
En base a casos pasados es capaz de elegir la mejormetodología o heurística para resolver una instancia o elestado actual de un problema.
Para comparar casos ocupa medidas de similaridad.Proceso de entrenamiento de dos etapas:
Selección del conjunto de características que representanbien a todos los problemas (uso de herramientas deselección y extracción de características).Eliminación de casos redundantes (técnicas de edición ycondensado).
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aprendizaje Incremental
Metodología:A partir de instancias de entrenamiento se deduceniterativamente un conjunto de reglas que posteriormenteson ocupadas para resolver nuevas instancias.
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aprendizaje Incremental
XCS
Propuesta por Ross [11], Marín-Blázquez [22] y otros.
Aplicaciones: One-Dimensional Bin Packing.
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aprendizaje Incremental
XCS
El sistema evoluciona un conjunto de reglas que asocianestados con heurísticas a medida que se resuelven instancias.La heurística asociada es la que genera la máxima recompensa(mejor desempeño).
La evolución de las reglas se lleva a cabo con un algoritmogenético (sólo se evolucionan reglas con máxima recompensa).
Se distinguen dos versiones: Entornos en que se evalúa eldesempeño luego de realizar un movimiento (paso simple) oentornos en que se evalúa el desempeño luego de cambiar deestado (múltiples pasos).
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aprendizaje Incremental: XCS
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HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aprendizaje Incremental
Algoritmos Genéticos
Propuesta por Ross [12].
Aplicaciones: One-Dimensional Bin Packing.
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aprendizaje Incremental
Algoritmos Genéticos
Cada cromosoma es de tamaño variable y contiene unconjunto de reglas que asocian un estado con unaheurística. Así, cada gen es una tupla (estado,heurística).
La regla del cromosoma que está más cercana al estadoactual del problema es la aplicada.
Cada cromosoma es un solucionador del problema.Operadores:
Cruzamiento en un punto (preservando genes).Mutación de alelos.
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Conclusiones
Sin AprendizajeCon AprendizajeBasadas en RazonamientoAprendizaje Incremental
Aprendizaje Incremental
Algoritmos Genéticos
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HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Conclusiones
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IntroducciónMotivación
HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Conclusiones
Las hiperheurísticas no son la panacea . Su objetivo no esresolver todos los problemas, sino proveer una interfazuniforme que permita resolver un amplio rango deproblemas.
Una “adecuada” elección de heurísticas de bajo nivel esnecesaria. Deben ser diversas y hacer movimientos que leayuden a la hiperheurística a tomar decisiones según sumecanismo de aprendizaje.
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IntroducciónMotivación
HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Conclusiones
Algunas hiperheurísticas tienen el problema de contenerdemasiados parámetros, muchos de los cuales sonsintonizados (por ejemplo: ants y genéticos).
Existen hiperheurísticas que asumen que existe muchainformación que puede ser aprovechada para resolverproblemas.
Lo anterior limita su generalidad.
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HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Trabajo Futuro
Aún está en duda si pueden ser efectivamente aplicadasen escenarios donde se desea tener la mejor solución.
No se han visto enfoques que junten el aprendizaje con elrazonamiento.
Ocupar metaheurísticas que, en lugar de construir unasecuencia de heurísticas, sean capaces de repararsecuencias (i.e., simulated annealing, tabu search).
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IntroducciónMotivación
HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Referencias
P. Cowling, G. Kendall, E. Soubeiga. A Hyperheuristic Approach to Scheduling a SalesSummit. Selected Papers of the Third International Conference on Practice and Theoryof Automated Timetabling, PATAT 2000. LNCS, pp. 176-190, Konstanz, Germany,August 2000. Springer-Verlag.
P. Cowling, G. Kendall, E. Soubeiga. A Parameter-Free Hyperheuristic for Scheduling aSales Summit. In proceedings of 4th International Conference, Porto Portugal, 16-20July 2001, pp. 127-131.
P. Cowling, G. Kendall, E. Soubeiga. Hyperheuristic: A Tool for Rapid Prototyping inScheduling and Optimisation. Second European Conference on EvolutionaryComputing for Combinatorial Optimisation, EvoCop 2002. LNCS, pp. 1-10, Kinsale,Ireland, April 3-5, 2002, Springer-Verlag.
P. Cowling, G. Kendall, E. Soubeiga. Hyperheuristic: A Robust Optimisation Method
Applied to Nurse Scheduling. Parallel Problem Solving from Nature VII, PPSN 2002.
LNCS, pp. 851-860, Granada, Spain, September 7-11 2002, Springer-Verlag.
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IntroducciónMotivación
HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Referencias
P. Cowling, G. Kendall, L. Han. An Investigation of a Hyperheuristic Genetic algorithmapplied to a Trainer Scheduling Problem. Accepted for 2002 Congress on EvolutionaryComputation (CEC2002), Hilton Hawaiian Village Hotel, Honolulu, Hawaii, May 12-172002.
P. Cowling, G. Kendall, L. Han. An Adaptive Length Chromosome HyperheuristicGenetic Algorithm for a Trainer Scheduling Problem. Technical ReportNOTTCS-TR-2002-5 (submitted to SEAL 2002 Conference), University of Nottingham,UK, School of Computer Science & IT 2002.
E. Burke, B. MacCarthy, S. Petrovic, R. Qu. Knowledge Discovery in a HyperHeuristicfor Course Timetabling Using Case-Based Reasoning. Proceedings of the FourthInternational Conference on the Practice and Theory of Automated Timetabling(PATAT’02), pp. 90-103, Ghent, Belguium, August 2002.
S. Petrovic, R. Qu. Case-Based Reasoning as a Heuristic Selector in a Hyper-Heuristic
for Course Timetabling Problems. Knowledge-Based Intelligent Information
Engineering Systems and Allied Technologies, Volume 82. Proceedings of KES’02, pp.
336-340, Crema, Italy, September 2002.
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IntroducciónMotivación
HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Referencias
E. Burke, S. Petrovic, R. Qu. Case-Based Heuristic Selection for Timetabling Problems.2003.
S. W. Wilson. Generalization in the XCS Classifier System. In Proceedings of the ThirdGenetic Programming Conference (J. Koza ed.), pp. 665-674, Morgan Kaufmann, SanFrancisco, 1998.
P. Ross, S. Schulenburg, J. G. Marín-Blázquez, E. Hart. Hyper-heuristics: Learning toCombine Simple Heuristics in Bin-Packing Problems. Accepted for Genetic AndEvolutionary Computation Conference (GECCO 20020) 2002, New York, July 9-132002.
Learning a Procedure that Can Solve Hard Bin-Packing Problems: A New GA-BasedApproach to Hyper-heuristics. 2003.
E. Burke, J. Newall. A new Adaptive Heuristic Framework for Examination Timetabling
Problems. Technical Report NOTTCS-TR-2001-5, University of Nottingham, UK
February 2002.
Pablo Garrido mail: pgarrido@alumnos.inf.utfsm.cl Hiperheurísticas
IntroducciónMotivación
HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Referencias
L. Han, G. kendall. Guided Operators for a Hyper-Heuristic Genetic Algorithm. InProceedings of AI-2003: Advances in Artificial Intelligence. The 16th AustralianConference on Artificial Intelligence, Perth, Autralia, pp.807-820, 3-5 December 2003.
M. Ayob, G. Kendall. A Monte Carlo Hyper-Heuristic to Optimise ComponentPlacement Sequencing for Multi Head Placement Machine. 2003.
E. Burke, J. D. Landa Silva, E. Soubeiga. Hyperheuristic Approaches for MultiObjectiveOptimisation. The Fifth Metaheuristics International Conference, pp. 052-{1-6}. Kyoto,Japan, August 25-28, 2003.
E. Burke, G. Kendall, R. O’Brien, D. Redrup, E. Soubeiga. An Ant AlgorithmHyperheuristic. The Fifth Metaheuristics International Conference. Kyoto, Japan,August 25-28, 2003.
E. Burke, G. Kendall, D. Landa Silva, R. O’brien, E. Soubeiga. An Ant Algorithm
Hyperheuristic for the Project Presentation Problem. 2005.
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IntroducciónMotivación
HiperheurísticasTipos de Hiperheurísticas
Conclusiones
Referencias
E. Bonabeau, M. Dorigo, G. Theraulaz. Swarm Intelligence: From Natural to ArtificialSystems. Oxford University Press, Oxford, New York, 1999.
E. Burke, G. Kendall, E. Soubeiga. A Tabu-Search Hyperheuristic for Timetabling andRostering. Journal of Heuristics, No 9, pp. 451-470, 2003.
G. Kendall, N. M. Hussin. An Investigation of a Tabu Search Based Hyper-Heuristic forExamination Timetabling. 2005.
J. G. Marín-Blazquez, S. Schulenburg. Multi-Step Environment Learning ClassifierSystems Applied to Hyper-Heuristics. GECCO’06, July 8-12 2006, Seatte, Washington,USA.
R. Bai, G. Kendall. An Investigation of Automated Planograms Using a Simulated
Annealing Based Hyper-Heuristic, 2005.
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