DM: Dehghani Method for Modifying Optimization Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, many optimization algorithms have been proposed by researchers to solve optimization problems in various branches of science. Optimization algorithms are designed based on various phenomena in nature, the laws of physics, the rules of individual and group games, the behaviors of animals, plants and other living things. Implementation of optimization algorithms on some objective functions has been successful and in others has led to failure. Improving the optimization process and adding modification phases to the optimization algorithms can lead to more acceptable and appropriate solution. In this paper, a new method called Dehghani method (DM) is introduced to improve optimization algorithms. DM effects on the location of the best member of the population using information of population location. In fact, DM shows that all members of a population, even the worst one, can contribute to the development of the population. DM has been mathematically modeled and its effect has been investigated on several optimization algorithms including: genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), gravitational search algorithm (GSA), teaching-learning-based optimization (TLBO), and grey wolf optimizer (GWO). In order to evaluate the ability of the proposed method to improve the performance of optimization algorithms, the mentioned algorithms have been implemented in both version of original and improved by DM on a set of twenty-three standard objective functions. The simulation results show that the modified optimization algorithms with DM provide more acceptable and competitive performance than the original versions in solving optimization problems.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».