Hybrid Pareto archived dynamically dimensioned search for multi-objective combinatorial optimization: application to water distribution network design
Notice bibliographique
Résumé
Pareto archived dynamically dimensioned search (PA-DDS) has been modified to solve combinatorial multi-objective optimization problems. This new PA-DDS algorithm uses discrete-DDS as a search engine and archives all non-dominated solutions during the search. PA-DDS is also hybridized by a general discrete local search strategy to improve its performance near the end of the search. PA-DDS inherits the simplicity and parsimonious characteristics of DDS, so it has only one algorithm parameter and adjusts the search strategy to the user-defined computational budget. Hybrid PA-DDS was applied to five benchmark water distribution network design problems and its performance was assessed in comparison with NSGAII and SPEA2. This comparison was based on a revised hypervolume metric introduced in this study. The revised metric measures the algorithm performance relative to the observed performance variation across all algorithms in the comparison. The revised metric is improved in terms of detecting clear differences between approximations of the Pareto optimal front. Despite its simplicity, Hybrid PA-DDS shows high potential for approximating the Pareto optimal front, especially with limited computational budget. Independent of the PA-DDS results, the new local search strategy is also shown to substantially improve the final NSGAII and SPEA2 Pareto fronts with minimal additional computational expense.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».