Harmony Search Algorithm for Solving Combinatorial Optimization Problems: Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Harmony Search Algorithm (HSA) is a nature-inspired algorithm that emulates the improvisational process of musicians and has been successfully applied to various optimization problems across diverse domains.While numerous studies have reviewed and surveyed the HSA, to the best of our knowledge, no bibliometric analysis of the algorithm's applications in the context of Combinatorial Optimization Problems (COPs) has been conducted within the Scopus database prior to this research.This study aims to provide a comprehensive bibliometric analysis of HSA applications in COPs by examining a total of 2134 articles.The descriptive and bibliometric analyses focused on identifying the most productive journals, leading researchers, highly cited articles, prolific countries in HSA research, and potential future directions.The results indicate that the Advances in Intelligent Systems and Computing journal has published 93 articles, accounting for 4.358% of the total publications.Geem emerged as a prominent figure in the field, with 88 documents and 11,489 citations since 2001, as determined using the RStudio software.In terms of country-wise contributions, China ranked first, producing 592 HSA-related documents.This analysis offers valuable insights for researchers and practitioners engaged in HSA applications within the realm of COPs.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,069 | 0,094 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».