组合优化的研究趋势

对最相关的出版物和作者关键词的分析表明，大多数研究集中在元启发式的发展、扩展和应用上。在大多数情况下，遗传算法占主导地位（占8393份出版物的6%），而元启发式算法大多经过测试或应用于旅行商问题。在全球引用最多的出版物中，有几篇关于蚁群优化的文章。似乎在过去，元启发式的发展只需要一种新的隐喻来证明它的发展。在这种情况下，基于隐喻的元启发式（也称为“自然启发的”元启发式）和不基于某种隐喻的更传统的元启发式之间似乎存在着越来越大的分歧。然而，近年来，元启发式算法的这种面向算法的趋势似乎已经部分转变为更面向问题的方法。在这种情况下，对关键字的分析表明，组合优化问题在能源部门、生产部门和数据管理的实际应用领域尤其重要。这是因为需要解决与全球生产网络相关的复杂问题，能源系统转型过程中温室气体排放的减少，以及大数据及其处理量的增加。组合优化研究领域的最新主题是不确定性和相关的日益相关的稳健优化方法，这在上述应用领域也变得越来越重要。

对该领域挑战和前景的讨论进一步揭示，大多数文章仍然属于“问题算法结果”类型，这需要大量的研究时间来研究实现一流性能所必需的“开发”活动。目前的文献计量分析显示了组合优化的全球研究趋势。因此，本研究可以支持科学界和决策者确定与扩展和转变组合优化研究领域及其实际应用相关的问题。致谢西班牙科学、创新和大学部通过COGDRIVE项目（DPI2017-86915-C3-3-R）为这项工作提供了部分资金。参考文献Abido，M.A.（2002）“使用粒子群优化的最优潮流”，国际电力与能源系统杂志，第24卷，第7期，第563-571页。Akiba，T.和Iwata，Y.（2016），“实践中的分支和减少指数/FPT算法：顶点覆盖的案例研究”，理论计算机科学，第609卷，211-225页。Alharbi，F.，Tian，Y.-C.，Tang，M.，Zhang，W.-Z.，Peng，C.和Fei，M.（2019），“数据中心节能动态虚拟机布局的蚁群系统”，专家系统与应用，第120卷，第228-238页。Amen，M.（2006），“面向成本的装配线平衡：模型公式、解决方案难度、上限和下限”，《欧洲运筹学杂志》，第168卷，第3期，第747-770页。Aria，M.和Cuccurullo，C.（2017），《文献计量学：综合科学制图分析的R工具》，信息计量学杂志，第11卷，第4期，第959-975页。巴尔，R.S.，戈尔登，B.L.，凯利，J.P.，雷森德，M.G.C.和斯图尔特，W.R.（1995），“用启发式方法设计和报告计算实验”，启发式杂志，第卷。

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