Hybrid extreme gradient boosting regressor models for the multi-objective mixture design optimization of cementitious mixtures incorporating mine tailings as fine aggregates
Notice bibliographique
Résumé
The design of cementitious mixtures incorporating mine tailings as fine aggregates is a multi-objective optimization (MOO) problem, in which both the uniaxial compressive strength (UCS) and cost of the mixtures need to be considered simultaneously. Given that data-driven methods have shown promising results when solving similar MOO problems, this study developed an extreme gradient boosting regressor (XGBR) model on a dataset extracted from the literature to predict the UCS. Among the efforts taken to improve the models, a genetic algorithm (GA)-based XGBR model demonstrated the optimal prediction performance, with an R 2 of 0.959. Next, the GA-XGBR model and a cost equation were used as objective functions in the MOO problem. The non-dominated sorting genetic algorithm with elite strategy (NSGA-II) was selected to solve the optimization problem. A case study was conducted, generating mixture designs that offered improved trade-offs between cost and UCS compared to experimental designs. Finally, a graphical user interface was developed to provide access to the prediction model and optimization method. Overall, this work can be used as a guide for optimal mixture designs as it facilitates informed decision-making before the actual applications.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».