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Enregistrement W4200175690 · doi:10.18280/isi.260608

A Modified Jellyfish Search Optimizer with Opposition Based Learning and Biased Passive Swarm Motion

2021· article· en· W4200175690 sur OpenAlexvenueno aff
Jitendra Rajpurohit

Notice bibliographique

RevueIngénierie des systèmes d information · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrussBenchmark (surveying)JellyfishComputer scienceSwarm behaviourPopulationMathematical optimizationSwarm intelligenceConvergence (economics)Local optimumArtificial intelligenceAlgorithmEngineeringParticle swarm optimizationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jellyfish Search Optimizer (JSO) is one of the latest nature inspired optimization algorithms. This paper aims to improve the convergence speed of the algorithm. For the purpose, it identifies two modifications to form a proposed variant. First, it proposes improvement of initial population using Opposition based Learning (OBL). Then it introduces a probability-based replacement of passive swarm motion into moves biased towards the global best. OBL enables the algorithm to start with an improved set of population. Biased moves towards global best improve the exploitation capability of the algorithm. The proposed variant has been tested over 30 benchmark functions and the real world problem of 10-bar truss structure design optimization. The proposed variant has also been compared with other algorithms from the literature for the 10-bar truss structure design. The results show that the proposed variant provides fast convergence for benchmark functions and accuracy better than many algorithms for truss structure design.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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