Les hyper-heuristiques (HH) se sont avérées être un outil précieux pour résoudre des problèmes complexes, tels que les problèmes d'optimisation combinatoire (COP). Ces solveurs ont un ensemble varié de modèles issus de recherches approfondies de la communauté scientifique. Par conséquent, il est de coutume que les chercheurs développent leurs modèles à partir de zéro, ce qui augmente les temps de développement. Rédiger et tester de nouvelles idées devient fastidieux et prend du temps. Dans ce travail, nous présentons MatHH, un framework basé sur Matlab pour permettre un prototypage rapide des HH. Nous résumons l'architecture et quelques exemples de leur utilisation. Nous discutons également de certaines questions de recherche que la recherche à venir pourrait explorer par le biais de MatHH.

La hiperheurística (HH) ha demostrado ser una herramienta valiosa para resolver problemas complejos, como los problemas de optimización combinatoria (COP). Estos solucionadores tienen un conjunto variado de modelos que surgen a través de una extensa investigación de la comunidad científica. Por lo tanto, es habitual que los investigadores desarrollen sus modelos desde cero, lo que aumenta los tiempos de desarrollo. Redactar y probar nuevas ideas se vuelve engorroso y requiere mucho tiempo. En este trabajo, presentamos MatHH, un marco basado en Matlab para permitir la creación rápida de prototipos de HH. Resumimos la arquitectura y algunos ejemplos de su uso. También discutimos algunas preguntas de investigación que la próxima investigación puede explorar a través de MatHH.

Hyper-Heuristics (HHs) have proven to be a valuable tool for solving complex problems, such as Combinatorial Optimization Problems (COPs). These solvers have an assorted set of models arising through extensive research from the scientific community. Hence, it is customary that researchers develop their models from scratch, which increases development times. Drafting and testing new ideas become burdensome and time-consuming. In this work, we present MatHH, a Matlab-based framework to allow rapid prototyping of HHs. We summarize the architecture and some examples of their usage. We also discuss some research questions that upcoming research may explore through MatHH.

أثبتت فرط السمع (HHs) أنها أداة قيمة لحل المشكلات المعقدة، مثل مشكلات التحسين التوافقي (COPs). لدى هؤلاء المحللين مجموعة متنوعة من النماذج الناشئة من خلال البحث المكثف من المجتمع العلمي. ومن ثم، فمن المعتاد أن يطور الباحثون نماذجهم من الصفر، مما يزيد من أوقات التطوير. تصبح صياغة الأفكار الجديدة واختبارها مرهقة وتستغرق وقتًا طويلاً. في هذا العمل، نقدم MatHH، وهو إطار قائم على Matlab للسماح بالنماذج الأولية السريعة للأسر. نلخص الهندسة المعمارية وبعض الأمثلة على استخدامها. كما نناقش بعض الأسئلة البحثية التي قد تستكشفها الأبحاث القادمة من خلال MatHH.