Abstract | Keywords | Export | Availability | Bookmark

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Het doel van deze thesis is om alle metaheuristieken te classificeren volgens bepaalde criteria en een manier implementeren om makkelijk hyrbide metaheuristieken op te bouwen.De classificatie zorgt voor een opdeling in twee verzamelingen van metaheuristieken, namelijk de trajectgebaseerde -en populatiegebaseerde metaheuristieken. Alle metaheuristieken hebben overeenstemmende onderdelen. Deze onderdelen kunnen veralgemeend worden zodat er een algmene interface kan opgesteld worden per onderdeel. All deze metaheuristieken kunnen opgebouwd worden volgens een algemene algoritme per onderverdeling. Op basis van deze algemene algoritmen kunnen de specifieke metaheuristieken opgebouwd worden. Om deze metaheuristieken gemakkelijk te kunnen opbouwen wordt er een visuele omgeving gepresenteerd die dit toelaat. The purpose of this master paper is to classify all metaheuristics according certain criteria and implementing a way to easily build hybrid metaheuristics. The classification divides the set of metaheuristics in two subsets. These subsets are the traject based and population based metaheuristics. All these metaheuristics have certain similar parts. This lets us generalize these parts and provide a general interface for them. There is also a possibility to construct a general algorithm for these two subsets. All the metaheuristics of these subsets can be build using these algorithms and the individual components. To let the user easily build a metaheuristic there will be a graphical user interface that allows the user to combine the parts of the metaheuristics by him.