Comparison Study of Discrete Optimization Problem Using Meta-Heuristic Approaches: A Case Study
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
This paper presents the performance comparison of five meta-heuristic algorithms to solve a discrete optimization problem. The comparison is undertaken for a case of simply supported plate subjected to biaxial loading conditions. Furthermore, the optimization objective is to determine the optimal stacking sequence design of a laminate that maximizes the critical buckling load factor (λcb). The chosen meta-heuristics have been implemented using MATLAB with the same convergence criteria and the same maximum number of iterations to ensure a fair comparison. The implemented assessment criterion has performance measures of average CPU time, solution price, reliability, and normalized price. The results have demonstrated the outperformance of the Ant Colony Optimization Algorithm (ACOA) over other algorithms, which confirms the findings of previous studies. Moreover, the Tabu search algorithm (TS) and the Discrete Particle Swarm Optimization algorithm (DPSO) performed poorly due to their limited exploration capability. Additionally, the Genetic Algorithm (GA) and the Simulated Annealing algorithm (SA) exhibited a high level of reliability but showed an expensive solution cost. This study presents an adequate comparison approach of meta-heuristics, where it extends the comparison scope to cover the performance analysis of meta-heuristics more than that previously done in the domain of stacking sequence design optimization.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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