Synchronous self-learning Pareto strategy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In recent decades, development of effective methods for optimizing a set of conflicted objective functions has been absorbing an increasing interest from researchers. This refers to the essence of real-life engineering systems and complex natural mechanisms which are generally multi-modal, non-convex and multi-criterion. Until now, several deterministic and stochastic methods have been proposed to cope with such complex systems. Advanced soft computational methods such as evolutionary games (cooperative and non-cooperative), Pareto-based techniques, fuzzy evolutionary methods, cooperative bio-inspired algorithms and neuro-evolutionary systems have effectively come to the aid of researchers to build up efficient paradigms with application to vector optimization. The paper aims to discuss this issue. Design/methodology/approach A novel hybrid algorithm called synchronous self-learning Pareto strategy (SSLPS) is presented for the sake of vector optimization. The method is the ensemble of evolutionary algorithms (EA), swarm intelligence (SI), adaptive version of self-organizing map (CSOM) and a data shuffling mechanism. EA are powerful numerical optimization algorithms capable of finding a global extreme point over a wide exploration domain. SI techniques (the swarm of bees in our case) can improve both intensification and robustness of exploration. CSOM network is an unsupervised learning methodology which learns the characteristics of non-dominated solutions and, thus, enhances the quality of the Pareto front. Findings To prove the effectiveness of the proposed method, the authors engage a set of well-known benchmark functions and some well-known rival optimization methods. Additionally, SSLPS is employed for optimal design of shape memory alloy actuator as a nonlinear multi-modal real-world engineering problem. The experiments show the acceptable potential of SSLPS for handling both numerical and engineering multi-objective problems. Originality/value To the author’s best knowledge, the proposed algorithm is among the rare multi-objective methods which fosters the use of automated unsupervised learning for increasing the intensity of Pareto front (while preserving the diversity). Also, the research evaluates the power of hybridization of SI and EA for efficient search.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle