Using Feedback Strategies in Simulated Annealing with Crystallization Heuristic and Applications
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
This paper represents how typical advanced engineering design can be structured using a set of parameters and objective functions corresponding to the nature of the problem. The set of parameters can be in different types, including integer, real, cyclic, combinatorial, interval, etc. Similarly, the objective function can be presented in various types including integer (discrete), float, and interval. The simulated annealing with crystallization heuristic can deal with all these combinations of parameters and objective functions when the crystallization heuristic presents a sensibility for real parameters. Herein, simulated annealing with the crystallization heuristic is enhanced by combining Bates and Gaussian distributions and by incorporating feedback strategies to emphasize exploration or refinement, or a combination of the two. The problems that are studied include solving an electrical impedance tomography problem with float parameters and a partially evaluated objective function represented by an interval requiring the solution of 32 sparse linear systems defined by the finite element method, as well as an airplane design problem with several parameters and constraints used to reduce the explored domain. The combination of the proposed feedback strategies and simulated annealing with the crystallization heuristic is compared with existing simulated annealing algorithms and their benchmark results are shown. The enhanced simulated annealing approach proposed herein showed better results for the majority of the studied cases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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