A Prediction and Weak Coevolution-Based Dynamic Constrained Multiobjective Optimization
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
Dynamic multiobjective evolutionary algorithms (DMOEAs) have gained great popularity in dealing with the dynamic multiobjective optimization problems (DMOPs). However, the existing studies have difficulties in tackling DMOPs subject to (dynamic) constraints. In this article, we propose a prediction and weak coevolutionary multiobjective optimization algorithm (PWDCMO) to handle the dynamic constrained multiobjective optimization problems (DCMOPs), where a prediction strategy is employed to forecast potential optimal regions under the new environment, with a weak coevolutionary constrained multiobjective optimization (CCMO) as the optimizer aiming at balancing exploration and convergence. The proposed method is compared with the four popular dynamic constrained multiobjective evolutionary algorithms (DCMOEAs) on six test instances from two various test suites with their convergence and the overall performance being discussed. Furthermore, the performance of the proposed prediction strategy is also investigated to observe its impact on the final results. Additionally, the PWDCMO is employed in the optimization of an integrated coal mine energy system (ICMES) to validate the proficiency in addressing real world problems. Experimental results demonstrate the superiority of PWDCMO.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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