Mit einer Metaheuristik wird diese Gruppe guter Lösungen dann kombiniert, um bessere Lösungen zu erzeugen.
Wenn keine weitere Verbesserung möglich ist, gibt die Metaheuristik die beste gefundene Lösung zurück.
Die Kombination von einer bearbeiteten Matrix, halbzufälligen ersten Lösungen, einer Stützpunktersetzungsheuristik und einer verfeinernden Metaheuristik ergibt schnell nahezu optimale Ergebnisse.
resources.arcgis.comA metaheuristic then combines this group of good solutions to create better solutions.
When no additional improvement is possible, the metaheuristic returns the best solution found.
The combination of an edited matrix, semirandomized initial solutions, a vertex substitution heuristic, and a refining metaheuristic quickly yields near-optimal results.
resources.arcgis.comDer Location-Allocation-Solver generiert dann einen Satz von halbzufälligen Lösungen und wendet eine Stützpunktersetzungsheuristik ( Teitz und Bart ) an, um diese Lösungen zu verfeinern und eine Gruppe guter Lösungen zu erstellen.
Mit einer Metaheuristik wird diese Gruppe guter Lösungen dann kombiniert, um bessere Lösungen zu erzeugen.
Wenn keine weitere Verbesserung möglich ist, gibt die Metaheuristik die beste gefundene Lösung zurück.
resources.arcgis.comThe location-allocation solver then generates a set of semirandomized solutions and applies a vertex substitution heuristic ( Teitz and Bart ) to refine these solutions creating a group of good solutions.
A metaheuristic then combines this group of good solutions to create better solutions.
When no additional improvement is possible, the metaheuristic returns the best solution found.
resources.arcgis.comWenn keine weitere Verbesserung möglich ist, gibt die Metaheuristik die beste gefundene Lösung zurück.
Die Kombination von einer bearbeiteten Matrix, halbzufälligen ersten Lösungen, einer Stützpunktersetzungsheuristik und einer verfeinernden Metaheuristik ergibt schnell nahezu optimale Ergebnisse.
Weitere Informationen zum Ausführen einer Location-Allocation-Analyse
resources.arcgis.comWhen no additional improvement is possible, the metaheuristic returns the best solution found.
The combination of an edited matrix, semirandomized initial solutions, a vertex substitution heuristic, and a refining metaheuristic quickly yields near-optimal results.
Learn more about performing a location-allocation analysis
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