Enhancing SHADE and L-SHADE Algorithms Using Ordered Mutation
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
Differential Evolution (DE) algorithm is an efficient population-based metaheuristic algorithm which has shown satisfactory performance in solving complex real-world optimization problems. A Success-History Based Parameter Adaptation for Differential Evolution (SHADE) is a well-established variant of DE algorithm which employs a historical performance of the successful control parameters. L-SHADE algorithm extends SHADE with a linear population size reduction strategy. The SHADE and L-SHADE algorithms employ current-to-pbest/1 strategy for evolution, whilst the order of candidate solutions is not considered in their schemes. This paper proposes an ordering strategy for SHADE and L-SHADE algorithms which has shown a satisfactory influence on the performance of both algorithms. In the first direction, we propose current-to-3order/1 strategy for SHADE algorithm, which is based on ordering three candidate solutions. In the second direction, L-SHADE algorithm is improved based on ordering two candidate solutions, called current-to-pbest-2order/1. The proposed strategies can improve the performance of SHADE and L-SHADE algorithms without adding any extra significant computational cost. The proposed strategy is evaluated on CEC-2017 benchmark functions and with dimensions 30, 50, and 100. Our experimental results clearly verify the effectiveness of the proposed strategies.
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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 | 0,001 |
| 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