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数十年にわたる継続的な改善の結果、メタヒューリスティクスは最適化研究の大きな成功例の一つとなっています。しかし、メタヒューリスティクス研究が断片化や再現性の欠如を避けるためには、新しい手法の開発、解析、比較を支援するより強力な科学的・計算的インフラストラクチャが緊急に必要です。そこで、本稿ではメタヒューリスティクス「大規模に」プロジェクトのビジョンと進捗を提示します。本プロジェクトの概念的基盤は、修正なしに再利用可能な真に拡張可能なアルゴリズムテンプレート、ドメイン固有知識の注入を一般的に支援するホワイトボックス問題記述、および遠隔アクセス可能なフレームワーク、コンポーネント、問題であり、これにより再現性が向上し、分野の進展を加速させます。こうした原則に基づくインフラサポートの選択を通じて、分野はより高次の科学的探求を追求できると主張します。ビジョンと進捗を述べ、すべてのメタヒューリスティクスに共通のプロトコルを採用することが分野の潜在能力を解放し、メタヒューリスティクスの設計空間の探索を容易にすることを示します。
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Jerry Swan
Steven Adriænsen
Alexander E. I. Brownlee
European Journal of Operational Research
University of Cambridge
University of Birmingham
University of Sheffield
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Swanら(Sat,)はこの問題を研究しました。
www.synapsesocial.com/papers/69d87cd833ca018b39ae3a55 — DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.05.042
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