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面向并行启发式算法组的自动构建技术研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第5-7页 | ABSTRACT | 第7-8页 | 第1章 绪论 | 第17-28页 | 1.1 研究背景及意义 | 第17-20页 | 1.2 国内外研究现状 | 第20-24页 | 1.2.1 自动算法配置 | 第20-23页 | 1.2.2 自动求解器构建 | 第23-24页 | 1.3 本文的研究内容和贡献 | 第24-26页 | 1.4 论文结构安排 | 第26-28页 | 第2章 自动算法配置中的性能评估 | 第28-47页 | 2.1 引言 | 第28-29页 | 2.2 自动算法配置问题定义 | 第29-31页 | 2.3 最佳性能估计器 | 第31-34页 | 2.4 性能估计误差上界 | 第34-39页 | 2.4.1 有限算法配置空间情况下的上界 | 第35-36页 | 2.4.2 无限算法配置空间情况下的上界 | 第36-39页 | 2.5 实验研究 | 第39-45页 | 2.5.1 实验设置 | 第39-41页 | 2.5.2 不同性能估计器间的对比 | 第41页 | 2.5.3 对性能估计误差上界的验证 | 第41-45页 | 2.6 对当前自动算法配置工具的改进建议 | 第45页 | 2.7 本章小结 | 第45-47页 | 第3章 基于样例分组的ACPP方法 | 第47-65页 | 3.1 引言 | 第47-48页 | 3.2 ACPP问题定义 | 第48-50页 | 3.3 相关工作 | 第50-53页 | 3.3.1 GLOBAL方法 | 第50-51页 | 3.3.2 PARHYDRA方法 | 第51-52页 | 3.3.3 CLUSTERING方法 | 第52-53页 | 3.4 PCIT方法 | 第53-58页 | 3.4.1 基本框架 | 第54-55页 | 3.4.2 样例转移机制 | 第55-58页 | 3.4.3 计算代价 | 第58页 | 3.5 实验研究 | 第58-64页 | 3.5.1 实验设置 | 第58-61页 | 3.5.2 实验结果与分析 | 第61-63页 | 3.5.3 与人类专家设计的并行求解器的对比 | 第63-64页 | 3.6 本章小结 | 第64-65页 | 第4章 基于生成对抗框架的ACPP方法 | 第65-83页 | 4.1 引言 | 第65-66页 | 4.2 相关工作 | 第66-67页 | 4.2.1 问题样例生成 | 第66页 | 4.2.2 生成对抗网络 | 第66-67页 | 4.3 GAST方法 | 第67-72页 | 4.3.1 基本框架 | 第69-71页 | 4.3.2 计算代价 | 第71-72页 | 4.4 针对TSP和SAT的实例化 | 第72-73页 | 4.4.1 GAST-TSP方法 | 第72-73页 | 4.4.2 GAST-SAT方法 | 第73页 | 4.5 实验研究 | 第73-81页 | 4.5.1 实验设置 | 第73-76页 | 4.5.2 实验结果与分析 | 第76-78页 | 4.5.3 当k>4时与PARHYDRA的对比 | 第78-79页 | 4.5.4 与基于增广训练集的PARHYDRA的对比 | 第79-80页 | 4.5.5 与人类专家设计的并行求解器的对比 | 第80-81页 | 4.6 本章小结 | 第81-83页 | 第5章 基于协同演化框架的ACPP方法 | 第83-100页 | 5.1 引言 | 第83-84页 | 5.2 CEPS方法 | 第84-89页 | 5.2.1 基本框架 | 第85-87页 | 5.2.2 初始化方法GIP | 第87-88页 | 5.2.3 计算代价 | 第88-89页 | 5.3 针对TSP和VRPSPDTW的实例化 | 第89-91页 | 5.3.1 CEPS-TSP方法 | 第89-90页 | 5.3.2 CEPS-VRPSPDTW方法 | 第90-91页 | 5.4 实验研究 | 第91-98页 | 5.4.1 实验设置 | 第91-94页 | 5.4.2 实验结果与分析 | 第94-96页 | 5.4.3 在VRPSPDTW基准测试集上的测试结果 | 第96-98页 | 5.5 本章小结 | 第98-100页 | 第6章 总结与展望 | 第100-104页 | 6.1 总结 | 第100-102页 | 6.2 展望 | 第102-104页 | 参考文献 | 第104-116页 | 致谢 | 第116-117页 | 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第117页 |
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