Multiobjective optimization of area‐to‐point heat conduction structure using binary quantum‐behaved <scp>PSO</scp> and Tchebycheff decomposition method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A multiobjective optimization of area‐to‐point heat conduction to minimize both mean temperature and temperature variance is conducted based on a decomposition‐based multiobjective binary quantum‐behaved particle swarm optimization (PSO) method (MOMBQPSO/D). The MOMBQPSO/D adopts the framework of the multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and modifies the binary quantum‐behaved PSO. In the first step of the MOMBQPSO/D, the multiobjective area‐to‐point problem is divided into a series of subproblems using Tchebycheff decomposition method. Next, all the subproblems are solved simultaneously using the modified binary quantum‐behaved PSO. Finally, a series of Pareto optimal solutions representing the conducting path structures are stepwise selected from the solutions to the subproblems. The features of the Pareto optimality‐based conducting paths and cooling performance are described. In addition, the effects of the conductive material quantity, optimization objective, heat sink location, and heat source distribution on the conducting path structure and cooling performance are discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».