Advanced Phasmatodea Population Evolution Algorithm for Capacitated Vehicle Routing Problem
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
Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) is difficult to solve by the traditional precise methods in the transportation area. The metaheuristic algorithm is often used to solve CVRP and can obtain approximate optimal solutions. Phasmatodea population evolution algorithm (PPE) is a recently proposed metaheuristic algorithm. Given the shortcomings of PPE, such as its low convergence precision, its nature to fall into local optima easily, and it being time-consuming, we propose an advanced Phasmatodea population evolution algorithm (APPE). In APPE, we delete competition, delete conditional acceptance and correspondingevolutionary trend update, and add jump mechanism, history-based searching, and population closing moving. Deleting competition and conditional acceptance and correspondingevolutionary trend update can shorten PPE running time. Adding a jump mechanism makes PPE more likely to jump out of the local optimum. Adding history-based searching and population closing moving improves PPE’s convergence accuracy. Then, we test APPE by CEC2013. We compare the proposed APPE with differential evolution (DE), sparrow search algorithm (SSA), Harris Hawk optimization (HHO), and PPE. Experiment results show that APPE has higher convergence accuracy and shorter running time. Finally, APPE also is applied to solve CVRP. From the test results of the instances, APPE is more suitable to solve CVRP.
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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 | 0,000 |
| 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