A levy flight based strategy to improve the exploitation capability of arithmetic optimization algorithm for engineering global optimization problems
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
Abstract The existing arithmetic optimization algorithm is a meta‐heuristics algorithm that utilizes distribution behaviors for the different parameters in mathematics. The different mathematical operator like division, subtraction, addition, and multiplication holds the inherent capability to explore global maxima and minima. In the proposed research, levy flight‐based improved arithmetic optimization algorithm has been proposed for better optimal solutions to various engineering design problems. The fundamental arithmetic optimization algorithm's local search is slow and has a slow convergence rate due to its weak exploitation capacity. In the proposed work, the exploration and exploitation phase of the existing arithmetic optimization algorithm has been enhanced using the levy flight mechanism. In order to validate the effectiveness of the proposed optimizer, the improved algorithm has been tested for 23 standard benchmark problems and 10 real‐life engineering design problems. The proposed algorithm has been compared with other classical algorithms like biogeography based optimization algorithm, arithmetic optimization algorithm, moth‐flame optimization algorithm, genetic algorithm, flower pollination algorithm, particle swarm optimization, gray wolf optimization algorithm, BAT algorithm, chi‐square algorithm, firefly algorithm, gravitational search algorithm, and differential evolution algorithm. The obtained result reveals that the proposed hybrid levy flight arithmetic optimization algorithm performs best on the number of test functions including engineering design problems with excellent fitness value and excellent convergence. This article is helpful to improve the exploitation capability of arithmetic optimization algorithms for engineering global optimization problems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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