SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.34 número3A quality assurance framework for sulphonic acid-coated sand used in 3D printing applicationsInfluence of large artificial porosity on bending behaviour of Ti6Al4V ELI additively manufactured specimens subjected to typical loads during mastication índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Em processo de indexaçãoCitado por Google
  • Em processo de indexaçãoSimilares em Google

Compartilhar


South African Journal of Industrial Engineering

versão On-line ISSN 2224-7890
versão impressa ISSN 1012-277X

Resumo

VAN DER WESTHUYZEN, N.J.  e  VAN VUUREN, J.H.. Fitness landscape measures for analysing the topology of the feasible region of an optimisation problem. S. Afr. J. Ind. Eng. [online]. 2023, vol.34, n.3, pp.270-285. ISSN 2224-7890.  http://dx.doi.org/10.7166/34-3-2945.

Fiksheidslandskap-ontleding het talle bedryfsingenieurswese toepassings gevind, soos die afskatting van optimeringsprobleemkompleksiteit, die voorspelling van metaheuristiese prestasie en die outomatisering van algoritme-seleksie. In hierdie toepassings word verwantskappe tussen eienskappe van die fiksheidslandskap en metaheuristiese algoritmiese toepaslikheid dikwels ontleed. Die vermoë van 'n metaheuristiek om diverse gebiede van die toelaatbare gebied te deurkruis, word egter tipies oor die hoof gesien wanneer algoritmiese prestasie deur middel van tradisionele maatstawwe van fiksheidslandskapeienskappe ontleed word. In hierdie artikel stel ons drie nuwe fiksheidslandskapmaatstawwe voor wat aangepas is om die struktuur en graad van samehang van die toelaatbare gebied te ontleed. Hierdie maatreëls hou verband met die graad van buurpunt-toelaatbaarheid, die grootte van die toelaatbare gebied relatief tot dié van die hele soekruimte, en die strengheid van die beperkings. Die belangrikheid van hierdie maatreëls word in 'n reeks fiksheidslandskap-ontledings gedemonstreer. Wanneer die maatstawwe in 'n metaheuristiese konfigurasie-masjienleermodel opgeneem word, lewer hul akkuraatheidsverbeterings van tot 6.4%.

        · resumo em Inglês     · texto em Inglês     · Inglês ( pdf )

 

Creative Commons License Todo o conteúdo deste periódico, exceto onde está identificado, está licenciado sob uma Licença Creative Commons