| Texto completo | |
| Autor(es): |
Maximo, Vinicius R.
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Nascimento, Maria C. V.
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Carvalho, Andre C. P. L. F.
Número total de Autores: 3
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | Computers & Operations Research; v. 78, p. 129-137, FEB 2017. |
| Citações Web of Science: | 6 |
| Resumo | |
Computational intelligence techniques are part of the search process in several recent heuristics. One of their main benefits is the use of an adaptive memory to guide the search towards regions with promising solutions. This paper follows this approach proposing a variation of a well-known iteration independent metaheuristic. This variation adds a learning stage to the search process, which can improve the quality of the solutions found. The proposed metaheuristic, named Intelligent-Guided Adaptive Search (IGAS), provides an efficient solution to the maximum covering facility location problem. Computational experiments conducted by the authors showed that the solutions found by IGAS were better than the solutions obtained by popular methods found in the literature. (C) 2016 Elsevier Ltd. All rights reserved. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria |
| Beneficiário: | Francisco Louzada Neto |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs |
| Processo FAPESP: | 10/20231-9 - Uma abordagem teórica e computacional para o problema de detecção de comunidades em redes |
| Beneficiário: | Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores |
| Processo FAPESP: | 15/21660-4 - Hibridização de métodos heurísticos e exatos para abordar problemas de otimização combinatória |
| Beneficiário: | Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |