A Cooperative Local Search Method for Solving the Traveling Tournament Problem

Constrained optimization is the process of optimizing a certain objective function subject to a set of constraints. The goal is not necessarily to find the global optimum. We try to explore the search space more efficiently in order to find a good approximate solution. The obtained solution should verify the hard constraints that are required to be satisfied. In this paper, we propose a cooperative search method that handles optimality and feasibility separately. We take the traveling tournament problem (TTP) as a case study to show the applicability of the proposed idea. TTP is the problem of scheduling a double round-robin tournament that satisfies a set of related constraints and minimizes the total distance traveled by the teams. The proposed method for TTP consists of two main steps. In the first step, we ignore the optimization criterion. We reduce the search only to feasible solutions satisfying the problem's constraints. For this purpose, we use constraints programming model to ensure the feasibility of solutions. In the second step, we propose a stochastic local search method to handle the optimization criterion and find a good approximate solution that verifies the hard constraints. The overall method is evaluated on benchmarks and compared with other well-known techniques for TTP. The computational results are promising and show the effectiveness of the proposed idea for TTP

Une recherche locale stochastique pour le problème de la détermination du gagnant dans les enchères combinatoires

National audienceDans ce papier, nous proposons un algorithme de recherche locale stochastique (SLS) pour résoudre le problème de la détermination du gagnant (PDG) dans les enchères combinatoires. Des expérimentations numériques sont réalisées sur des benchmarks de diverses tailles dans le but de tester et de prouver l'efficacité de notre approche. Les résultats trouvées par la méthode SLS sont nettement meilleurs que ceux fournis par les algorithmes de recherche tabou et Casanova

Three local search meta-heuristics for the Minimum Interference Frequency Assignment Problem (MI-FAP) in cellular networks,

International audienc

Une approche évolutionnaire pour le problème MAX-SAT

à paraîtreno abstrac

Recherche locale et méthodes évolutives pour les problèmes MAX-SAT et PDG

Dans cette thèse, deux problèmes réputés NP-difficiles sont étudiés, à savoir : le problème de satisfiabilité maximale MAX-SAT et le problème de la détermination du gagnant dans les enchères combinatoires PDG. Notre but principal est de contribuer à la résolution de ces deux problèmes par des méthodes évolutives et de recherche locale. Nous proposons, tout d abord, une nouvelle stratégie de sélection qui se base sur la diversité et la qualité pour choisir une collection d individus qui vont participer à la phase de reproduction et donner une descendance. Ensuite, nous utilisons un opérateur de combinaison spécifique au problème à étudier pour générer de nouveaux enfants qui sont améliorés par une recherche locale stochastique (SLS). Dans le but de tester et de prouver l efficacité de nos approches, une étude comparative avec quelques algorithmes de l état de l art concernant MAX-SAT et PDG est faite dans la thèse.AIX-MARSEILLE1-BU Sci.St Charles (130552104) / SudocSudocFranceF

Taboo search as an intelligent agent for bid evaluation

Published by Inderscience Enterprises Ltd. Geneva SwitzerlandInternational audienceno abstrac

A Performance Comparison of Evolutionary Meta-heuristics and Solving MAX-SAT

Published by World Enformatika Society -Istanbul TurkeyInternational audienceno abstrac