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A PSO Inspired Asynchronous Cooperative Distributed Hyper-Heuristic for Course Timetabling Problems

机译：PSO激发了异步协作分布式超启发式，课程时间表问题

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This paper presents a novel approach for asynchronous cooperative hyper-heuristic incorporated with particle swarm optimisation which inspired by social individual behaviour of swarm intelligence, like bird flocking and fish schooling. The proposed hyper-heuristic algorithm starts witha complete solution and tries to improve the soft constraints, whilst always remaining in the feasible region of the search space. The performances of the proposed cooperative hyper-heuristics are evaluated using the standard course timetabling benchmark problem. From the experimental results,it shows that the proposed Asynchronous Cooperative Distribute Low-level heuristics (ACDLLHs) algorithm is able to find new best solutions for all five medium problem instances and shared optimal solutions for all five small instances. When coupled with two, four and six agents, the AsynchronousCooperative Distributed Hyper-heuristic (ACDHH) algorithm is able to improve the solution quality for a large instance.
机译：本文提出了一种新的异步合作超启发式符合粒子群优化的新方法，其受到群体智力的社会个人行为的启发，如鸟类植绒和鱼类教育。 所提出的超高启发式算法从完整的解决方案开始，尝试改善软限制，同时始终留在搜索空间的可行区域中。 使用标准课程时间表基准问题评估所提出的合作超启发式的性能。 从实验结果来看，它表明，所提出的异步协作分配低级启发式（ACDLLHS）算法能够为所有五个中的中小型问题实例找到新的最佳解决方案，并为所有五个小型情况共享最佳解决方案。 当与两个，四个和六个代理耦合时，异步耦合分布式超启发式（ACDHH）算法能够提高大型实例的解决方案质量。

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