A Collective Intelligence Strategy for Enhancing Population-based optimization Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Population-based algorithms are a well-established category of metaheuristic optimization algorithms in which individuals collaborate with each other to find the optimal solution in a search space. During the search process, each individual provides a partial intelligence which can assist the population movement toward promising regions. In this paper, a dimension-wise strategy is proposed to collect the intelligence of whole population to generate a new trial candidate solution. For new individual, the value of each variable is calculated using the votes of a more-crowded cluster of individuals obtained on each dimension (one-dimensional clustering). Accordingly, a group of candidate solutions in the population collaborate to determine a variable value of new individual. Utilizing this strategy, collective intelligence (CI) aims the algorithm to find better candidate solutions. Since the proposed method keeps untouched all other parts of the algorithm, it can be used with any population-based algorithm. This paper presents the modification of two well-known population-based algorithms based on the proposed strategy in utilizing Collective Intelligence (CI), Differential Evolution (CIDE) and Particle Swarm optimization (CIPSO). In conducted experiments, two proposed algorithms are compared with classical version of DE and PSO on 30 functions of CEC2017 benchmark. The results indicate that the proposed method generates an individual with better objective function value than many of the individuals in the population which leads totally better results in overall.
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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 | 0,001 | 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 ».