Memetic Differential Evolution Using Coordinate Descent
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) is one of the well-established population-based optimization algorithms which has received a lot of attention regarding its potential to solve complex optimization problems. However, DE is capable to explore a huge search space in its early run phase, called exploration phase, its weakness in exploitation avoids local refinement of the promising shrunk region. Therefore, employing a local search can be an efficient strategy to improve the search performance of DE via accelerating of fine tuning phase. This paper purposes an effective Memetic DE algorithm using a well-known single-solution-based optimization method, i.e., Coordinate Descent (CD) algorithm. Local coordinate search is applied on the promising region resulted by top ranked individuals selected from the final population of DE. The proposed method updates the value of each coordinate iteratively by evaluating the sampled points from the local region to improve the resulted candidate solution. Since coordinate search algorithm shrinks the region rapidly, it requires a very small portion of the computational budget to find the optimal coordinates' value. In order to evaluate the proposed Memetic DE, several experiment series are conducted on functions of CEC-2017 benchmark for different number of dimensions (i.e., D=30, 50, and 100). Results clearly indicate that the utilized local coordinate search improves the quality of resulted solution by DE significantly using a very low computational budget, i.e., 20×D.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle