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Enregistrement W2327567064 · doi:10.1109/tevc.2015.2451701

Simple Probabilistic Population-Based Optimization

2015· article· en· W2327567064 sur OpenAlexfundno aff
Ying-Chi Lin, Martin Claub, Martin Middendorf

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Evolutionary Computation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMetaheuristic Optimization Algorithms Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität LeipzigEuropean Social FundRyerson University
Mots-clésMetaheuristicMathematical optimizationQuadratic assignment problemScheme (mathematics)Probabilistic logicPopulationAnt colony optimization algorithmsOptimization problemComputer scienceSimple (philosophy)Combinatorial optimizationExtremal optimizationMulti-swarm optimizationMeta-optimizationMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A generic scheme is proposed for designing and classifying simple probabilistic population-based optimization (SPPBO) algorithms that use principles from population-based ant colony optimization (PACO) and simplified swarm optimization (SSO) for solving combinatorial optimization problems. The scheme, called SPPBO, identifies different types of populations (or archives) and their influence on the construction of new solutions. The scheme is used to show how SSO can be adapted for solving combinatorial optimization problems and how it is related to PACO. Moreover, several new variants and combinations of these two metaheuristics are generated with the proposed scheme. An experimental study is done to evaluate and compare the influence of different population types on the optimization behavior of SPPBO algorithms, when applied to the traveling salesperson problem and the quadratic assignment problem.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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