Hybrid metaheuristics for the far from most string problem

Ferone, D.; Festa, P.; Resende, M. G. C.

doi:10.1007/978-3-642-38516-2_14

Among the sequence selection and comparison problems, the Far From Most String Problem (FFMSP) is one of the computationally hardest with applications in several fields, including molecular biology where one is interested in creating diagnostic probes for bacterial infections or in discovering potential drug targets. In this article, several hybrid metaheuristics are described and tested. Extensive comparative experiments on a large set of randomly generated test instances indicate that these randomized hybrid techniques are both effective and efficient. © 2013 Springer-Verlag.

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Titolo:	Hybrid metaheuristics for the far from most string problem
Autori:	FERONE, DANIELE Festa P. Resende M. G. C. mostra contributor esterni nascondi contributor esterni
Data di pubblicazione:	2013
Serie:	LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Handle:	http://hdl.handle.net/20.500.11770/307519
ISBN:	978-3-642-38515-5 978-3-642-38516-2
Appare nelle tipologie:	4.1 Contributo in Atti di convegno

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