Large neighborhood search for the most strings with few bad columns problem
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/104908
Tipus de documentArticle
Data publicació2016-10-06
EditorSpringer
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this work, we consider the following NP-hard combinatorial optimization problem from computational biology. Given a set of input strings of equal length, the goal is to identify a maximum cardinality subset of strings that differ maximally in a pre-defined number of positions. First of all, we introduce an integer linear programming model for this problem. Second, two variants of a rather simple greedy strategy are proposed. Finally, a large neighborhood search algorithm is presented. A comprehensive experimental comparison among the proposed techniques shows, first, that larger neighborhood search generally outperforms both greedy strategies. Second, while large neighborhood search shows to be competitive with the stand-alone application of CPLEX for small- and medium-sized problem instances, it outperforms CPLEX in the context of larger instances.
CitacióLizárraga, E., Blesa, M., Blum, C., Raidl, G. Large neighborhood search for the most strings with few bad columns problem. "Soft computing", Setembre 2017, vol. 21, núm. 17, p. 4901-4915.
ISSN1432-7643
Versió de l'editorhttp://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00500-016-2379-4
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
main-postprint.pdf | 1,463Mb | Visualitza/Obre |