Zobrazeno 1 - 10
of 1 739
pro vyhledávání: '"tabu tenure"'
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization (9783540786030); 2008, p1-12, 12p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Masahiro SAKABE, Mutsunori YAGIURA
Publikováno v:
Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Vol 16, Iss 4, Pp JAMDSM0041-JAMDSM0041 (2022)
Given a directed graph with n vertices, m edges and costs on the edges, the linear ordering problem (LOP) consists of finding a permutation of the vertices so that the total cost of the reverse edges is minimized, where an edge is called a reverse ed
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e320a47c0089458fb080396a3f1603df
Publikováno v:
Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization ISBN: 9783540786030
EvoCOP
EvoCOP
Optimization methods based on complete neighborhood exploration such as Tabu Search are impractical against large neighborhood problems. Strategies of candidate list propose a solution to reduce the neighborhood exploration complexity. We propose in
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::23d31f3310c6b1b81546279a779cdf40
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78604-7_1
https://doi.org/10.1007/978-3-540-78604-7_1
Publikováno v:
Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization ISBN: 9783642010088
EvoCOP
ResearcherID
EvoCOP
ResearcherID
In this paper we propose a new tabu search hyperheuristic which makes individual low level heuristics tabu dynamically using an analogy with the Binary Exponential Back Off (BEBO) method used in network communication. We compare this method to a redu
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c3902f3f619cf7236c9ca4d8afd5b058
https://doi.org/10.1007/978-3-642-01009-5_10
https://doi.org/10.1007/978-3-642-01009-5_10
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Hasan, Md. Tarek, Akter, Arifa, Shamael, Mohammad Nazmush, Hossain, Md Al Emran, Billah, H. M. Mutasim, Islam, Sumayra, Shatabda, Swakkhar
Publikováno v:
Neural Information Processing, ICONIP 2022, Lecture Notes in Computer Science 13623, Springer Cham, 2023, 334-345
Dropout is an effective strategy for the regularization of deep neural networks. Applying tabu to the units that have been dropped in the recent epoch and retaining them for training ensures diversification in dropout. In this paper, we improve the T
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2501.00538
Autor:
Chalupa, D.1 (AUTHOR) D.Chalupa@hull.ac.uk
Publikováno v:
Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. Feb2018, Vol. 30 Issue 1, p53-69. 17p.
Autor:
Mao, Zhaofang1,2 (AUTHOR), Zhang, Jiaxin1 (AUTHOR), Sun, Yiting1 (AUTHOR), Fang, Kan1,2 (AUTHOR), Huang, Dian1,2,3 (AUTHOR) huangdian@tju.edu.cn
Publikováno v:
International Journal of Production Research. Jan2025, Vol. 63 Issue 1, p51-85. 35p.