Quantum Multi-guide Particle Swarm Optimisation for Dynamic Multi-objective Optimisation Problems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The multi-guide particle swarm optimisation (MGPSO) algorithm, originally developed for static multi-objective optimisation problems (SMOPs), has been recently adapted for dynamic multi-objective optimisation problems (DMOPs). The MGPSO is a multi-swarm approach where each subswarm optimises one of the objectives. It uses a bounded, crowding distance archive implementation that is managed at each environment change. This paper further adapts the MGPSO for DMOPs by proposing alternative quantum particle swarm optimisation (QPSO) strategies to allow efficient tracking of the changing Pareto-optimal set (POS) and Pareto-optimal front (POF). Specifically, the self-adaptive QPSO and the parent-centric crossover (PCX) QPSO are explored with varying quantum proportions of particles. A total of twenty-nine benchmark functions and six performance measures were implemented to evaluate the performance of the QPSO approaches. The experiments were run against five environment types with varying temporal and spatial severities. The best QPSO strategy was then compared with other state-of-the-art dynamic multi-objective optimisation algorithms (DMOAs). An extensive empirical analysis shows that MGPSO with 10% proportion of self-adaptive quantum particles achieves very competitive and oftentimes better results when compared with other DMOAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».