Fit-Tiftix Ta' Timijiet Diversi U Konnessi: Approċċ Komputazzjoni Biex Jiġbor Timijiet Diversi Ibbażat Fuq Membri Parti 6

Qawwa Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA-2). Bħal NSGA-II, dan l-algoritmu huwa bbażat fuq kriterji ta' għażla elitista u dominanza [75].

L-evoluzzjoni ta 'l-intensità Pareto (IPE) hija algoritmu evoluzzjonarju li l-għan ewlieni tiegħu huwa li jottimizza l-problemi b'ħafna oġġettivi. L-algoritmu jikseb l-għanijiet tiegħu billi jżomm id-diversità u l-adattabilità individwali ta 'sett ta' soluzzjonijiet. Fl-istess ħin, il-memorja għandha wkoll rwol importanti ħafna fl-IPE.

Speċifikament, IPE jikseb bilanċ bejn l-adattabilità u d-diversità billi juża b'mod effettiv l-informazzjoni li titħalla fl-istorja evoluzzjonarja. Fi kliem ieħor, IPE juża memorja biex iżomm id-diversità fil-proċess tas-soluzzjoni u jtejjeb l-effiċjenza tal-algoritmu. Billi jitgħallem u jadatta kontinwament għall-informazzjoni fl-istorja evoluzzjonarja, IPE jista 'jfittex u jottimizza aħjar il-funzjonijiet oġġettivi. Barra minn hekk, hekk kif l-algoritmu javvanza, il-memorja se tiġi aġġornata kontinwament, u b'hekk tkompli ttejjeb l-effiċjenza tal-algoritmu u r-riżultati tal-ottimizzazzjoni.

Fil-qosor, hemm relazzjoni importanti bejn l-intensità tal-evoluzzjoni Pareto u l-memorja. Il-memorja mhix biss garanzija tad-diversità fl-IPE iżda wkoll waħda mill-fatturi ewlenin biex l-algoritmu jikseb riżultati tajbin. Għalhekk, fir-riċerka futura, għandna nkomplu ntejbu r-rwol tal-memorja u nesploraw aktar il-potenzjal tal-IPE biex jottimizzaw il-problemi b'ħafna oġġettivi. Wieħed jista 'jara li għandna bżonn intejbu l-memorja, u Cistanche deserticola jista' jtejjeb b'mod sinifikanti l-memorja, minħabba li Cistanche deserticola jista 'wkoll jirregola l-bilanċ ta' newrotrasmettituri, bħal żieda fil-livelli ta 'acetylcholine u fatturi ta' tkabbir. Dawn is-sustanzi huma importanti ħafna għall-memorja u t-tagħlim. Barra minn hekk, Laħam jista 'wkoll itejjeb il-fluss tad-demm u jippromwovi l-kunsinna ta' ossiġnu, li jista 'jiżgura li l-moħħ jirċievi biżżejjed nutrijenti u enerġija, u b'hekk itejjeb il-vitalità u r-reżistenza tal-moħħ.

Ikklikkja taf modi biex ittejjeb il-funzjoni tal-moħħ

Minflok ma toħloq Paretofronts differenti, SPEA-2 iżomm is-sett bl-aħjar soluzzjonijiet misjuba f'kull iterazzjoni msejħa "arkivju", li hija separata mill-popolazzjoni. L-algoritmu jibda b'soluzzjonijiet tal-popolazzjoni każwali u arkivju vojt.

Imbagħad, tikkalkula valur ta’ saħħa għal kull soluzzjoni bbażata fuq (a) in-numru ta’ soluzzjonijiet li tiddomina (jiġifieri, is-saħħa), (b) in-numru ta’ soluzzjonijiet li bihom hija ddominata mill-popolazzjoni attwali (jiġifieri, saħħa mhux ipproċessata), u ( c) id-distanza tiegħu ma' soluzzjonijiet oħra (jiġifieri, il-valur tad-densità). L-aħjar soluzzjonijiet se jiġu kkupjati fl-arkivju. Wara li tinbeda l-ewwel popolazzjoni, l-għan huwa li jiġu identifikati soluzzjonijiet mhux dominati għall-ġenerazzjoni li jmiss.

Ibbażat fuq il-valuri tal-fitness, l-algoritmu jwettaq tournament binarju, crossover, u passi ta 'mutazzjoni bis-soluzzjonijiet mill-popolazzjoni attwali u l-arkivju. Dawn is-soluzzjonijiet il-ġodda se jikkostitwixxu l-popolazzjoni li jmiss.

Wara dawn il-proċessi, l-algoritmu jiċċekkja kemm soluzzjonijiet mhux dominati jirriżultaw mill-unjoni tal-popolazzjoni u l-arkivju attwali. Jekk in-numru ta 'soluzzjonijiet mhux dominati huwa inqas mid-daqs tal-arkivju, l-arkivju se jinkludi xi soluzzjonijiet dominati mill-unjoni.

L-algoritmu jagħżel soluzzjonijiet dominati bbażati fuq il-valuri tal-kundizzjoni tagħhom. Jekk in-numru ta' soluzzjonijiet mhux dominati huwa ogħla mid-daqs tal-arkivju, l-algoritmu jneħħi soluzzjonijiet żejda bbażati fuq l-eqreb distanza Ewklidjana tal-ġar tagħhom.

L-iterazzjoni li jmiss se toħloq ġenerazzjoni ġdida bbażata fuq dan l-arkivju aġġornat. Implimentajna l-verżjoni proposta minn Zitzler et al. [75]. Aħna użajna l-istess numru ta 'ġenerazzjonijiet mill-ittestjar NSGA-II u ssettja d-daqs tal-arkivju biex ikun ugwali għad-daqs tal-popolazzjoni. Fl-aħjar xenarju, il-kumplessità komputazzjonali ta' dan l-algoritmu hija O(M2logM) fejn M hija s-somma tad-daqs tal-popolazzjoni (n) u d-daqs tal-arkivju (n0).

Metodu ta' Ottimizzazzjoni ta' Partiċelli Ibridi (HPSO). Dan l-algoritmu jgħaqqad il-passi tal-algoritmi tal-ottimizzazzjoni tal-partikuli (PSO) u l-algoritmi ġenetiċi (GA) [76]. Fil-verżjoni oriġinali tiegħu, il-PSO jibda b'popolazzjoni ta' soluzzjonijiet kandidati (imsejħa partiċelli) u jċaqlaqhom fl-ispazju tat-tfittxija fuq il-pożizzjoni u l-veloċità tal-partiċelli.

Iċ-ċaqliq ta' kull partiċelli huwa influwenzat mill-pożizzjoni l-aktar magħrufa lokali tiegħu iżda huwa wkoll iggwidat lejn il-pożizzjonijiet l-aktar magħrufa globali fl-ispazju tat-tfittxija. F'kull iterazzjoni, l-algoritmu jaġġorna l-pożizzjonijiet tal-partiċelli bbażati fuq il-veloċità tagħhom. Wara ftit iterazzjonijiet, l-algoritmu jipprovdi soluzzjonijiet li huma approssimazzjonijiet tal-ottimi lokali u tal-ottimi globali.

Peress li l-formulazzjoni oriġinali tal-PSO topera biss fi problemi ta 'ottimizzazzjoni kontinwi, neħtieġu verżjoni li tista' tieħu ħsieb problemi ta 'ottimizzazzjoni kombinazzjonali. Barra minn hekk, PSO topera b'ottimu globali li ma jeżistix fil-problemi ta' quddiem Pareto. Zhang et al. [76] ippropona verżjoni ibrida li tissostitwixxi l-pożizzjoni tal-partikuli u l-formuli ta' aġġornament tal-veloċità tal-PSO bl-operazzjonijiet ta' crossover u mutazzjoni tal-algoritmu ġenetiku.

Fil-qosor, l-algoritmu HPSO jeżamina b'mod iterattiv kull partiċella u (a) japplika l-pass ta' crossover b'soluzzjoni każwali mhux dominata misjuba mill-partiċella, (b) japplika l-pass ta' crossover b'soluzzjoni każwali mhux dominata magħrufa mill-popolazzjoni kollha, ( c) u jwettaq il-pass tal-mutazzjoni. Jekk soluzzjoni li tirriżulta hija aħjar mill-oriġinal, allura s-soluzzjoni tiġi aġġornata.

Jekk partiċella tkun taf żewġ soluzzjonijiet mhux dominati jew aktar, se tagħżel soluzzjoni mhux dominata bl-addoċċ bħala l-aħjar partiċella lokali. Bl-istess mod, jekk il-popolazzjoni tkun taf aktar minn soluzzjoni waħda mhux dominata, se tagħżel soluzzjoni mhux dominata bl-addoċċ bħala l-aħjar partiċella globali.

Il-ħin tat-tħaddim ta 'dan l-algoritmu huwa mistenni li jkun polinomjali peress li se jiċċekkja n-soluzzjonijiet u jmexxi l-operazzjoni ta' crossover darbtejn u l-operazzjoni ta 'mutazzjoni darba. Bħala riżultat, il-kumplessità komputazzjonali hija O(n2) fl-aħjar każ scenario.

Aħna qabbilna wkoll it-timijiet immuntati minn dawn l-erba 'algoritmi b'ħafna oġġettivi ma' timijiet assenjati b'mod każwali. Peress li s-sett tad-dejta MyDreamTeam diġà kien jinkludi timijiet ta' daqs fiss, ikkalkula wkoll il-punteġġi tad-diversità tat-timijiet reali u l-ispejjeż tal-komunikazzjoni.

Metriċi

Aħna kkalkulajna l-metriċi kwantitattivi li ġejjin biex nevalwaw il-kwalità, il-kwantità, u l-ħin tat-tħaddim tas-soluzzjonijiet tal-algoritmi. Dawn l-indikaturi jimmappaw is-soluzzjonijiet finali għal numru li jindika aspett wieħed jew diversi tas-soluzzjoni. Aħna għażilna dawn il-metriċi bbażati fuq ir-reviżjoni tal-letteratura minn Li et al. [77].

Ipervolum (HV). Din il-metrika tevalwa d-daqs totali tal-ispazju oġġettiv iddominat mis-soluzzjonijiet tal-algoritmu dwar punt ta' referenza. Jista 'jkejjel kemm is-soluzzjonijiet huma qrib il-faċċata ta' Pareto vera u kemm huma mifruxa b'mod uniformi s-soluzzjonijiet fl-ispazju oġġettiv.

L-Algoritmu A jkollu punteġġi ta' ipervolum ogħla mill-Algoritmu B jekk is-soluzzjonijiet tal-Algoritmu A jiddominaw is-soluzzjonijiet tal-Algoritmu B. F'dan il-kuntest, punteġġi ta 'ipervolum ogħla juru li jistgħu jinstabu kombinazzjonijiet ta' tim b'livelli ogħla ta 'diversità u familjarità.

Jekk l-Algoritmu A jsib kombinazzjonijiet ta' tim b'punteġġi ta' diversità ogħla u/jew spejjeż ta' komunikazzjoni aktar baxxi mill-Algoritmu B, l-ipervolum tal-algoritmu A jkun ogħla mill-ipervolum tal-Algoritmu B. Iktar ma jkun kbir il-valur HV, aħjar id-diversità u d-distribuzzjoni tal-kombinazzjonijiet tat-tim. L-HV ta' algoritmu A jista' jiġi fformulat bħala:

HVðAÞ ¼ lð[a2Axja � x � rÞ ð6Þ

fejn r jindika l-punt ta' referenza, u λ jindika miżura għal subsettijiet ta' spazju Ewklid n-dimensjonali (jiġifieri, miżura Lebesgue). Fil-każ tagħna, l-ipervolum huwa l-erja tar-rettangoli ffurmati mis-soluzzjonijiet u punt ta 'referenza bidimensjonali.

Unique Non-Dominated Front Ratio (UNFR). Din il-metrika tikkwantifika l-kontribuzzjoni ta' kull algoritmu għall-faċċata magħquda mhux dominata tal-algoritmi kollha. F'dan il-kuntest, l-ifalgoritmu A għandu valur UNFR ogħla mill-algoritmu B, l-ewwel sab kombinazzjonijiet tat-tim b'diversità ogħla u/jew punteġġi ta' diversità aktar baxxi minn tal-aħħar. Ħalli Aunf tkun il-faċċata unika mhux dominata ta' algoritmu partikolari A, allura din il-metrika hija definita bħala:

UNFRðAÞ ¼ ja 2 Aunf; ∄r 2 Runf: r � ajjRunf j ð7Þ

fejn Runf huwa s-sett ta' soluzzjonijiet uniċi mhux dominati tal-kollezzjonijiet tas-soluzzjonijiet kollha prodotti mill-algoritmi. Il-valur UNFR ivarja minn 0 sa 1. Algoritmu b'valur UNFR għoli jfisser li kkontribwixxa għal ħafna soluzzjonijiet uniċi mhux dominati mis-soluzzjonijiet kollha mhux dominati misjuba. B'kuntrast, valur qrib iż-żero jfisser li l-algoritmu pprovda ftit soluzzjonijiet uniċi mhux dominati għas-sett finali.

Komplessità komputazzjonali. Fl-aħħar nett, aħna evalwajna l-kumplessità komputazzjonali ta' dawn l-algoritmi bħala funzjoni tad-daqs tal-input. F'dan il-kuntest, jekk l-algoritmu A għandu ħin ta' tħaddim aktar baxx mill-algoritmu B, tal-ewwel jista' jsib kombinazzjonijiet ta' tim minn ġabra ta' parteċipanti aktar malajr minn tal-aħħar.

Peress li l-ħin tat-tħaddim ta' xi algoritmi jista' jiżdied b'mod esponenzjali, din il-metrika hija rilevanti biex tkejjel kemm l-algoritmu huwa skalabbli u effiċjenti meta jiffurmaw timijiet b'pools kbar ta' parteċipanti. Aħna qabbilna l-ħinijiet ta' tħaddim tal-algoritmi billi użaw numri differenti ta' utenti mis-settijiet ta' data GHTorrent "Java" u Bibsonomy "Science".

Riżultati

Għaddejna l-evalwazzjonijiet tal-algoritmi għal 50 ġenerazzjoni b'daqs tal-popolazzjoni ta '50 kromożomi. Aħna implimentajna dawn l-algoritmi f'Python 3.6.2. u wettaq l-esperimenti fuq server b'2.60 GHz Intel(R) Xeon(R) CPU u 16GB RAM.

L-implimentazzjonijiet tal-algoritmi u r-riżultati dettaljati huma disponibbli fuq http://nusoniclab.github.io/ għal konsultazzjoni. It-Tabella 2 turi d-dejta statistika tas-settijiet tad-dejta, inkluż id-daqs tat-tim, in-numru ta’ individwi disponibbli, in-numru ta’ relazzjonijiet, il- id-dijametru tan-netwerk, id-distanza qasira tal-mezzi tal-individwi, u ċ-ċentralizzazzjoni tan-netwerks.

Fig 3 turi l-approssimazzjoni tal-faċċata Pareto misjuba minn kull algoritmu f'kull dataset.

L-assi x jirrappreżenta l-ispejjeż totali tal-komunikazzjoni tat-timijiet. Punteġġi aktar baxxi fuq dan l-assi jirrappreżentaw soluzzjonijiet bi spejjeż ta 'komunikazzjoni aktar baxxi (jiġifieri, timijiet internament aktar konnessi).

L-assi-y jirrappreżenta l-punteġġ totali tad-diversità tat-timijiet tas-soluzzjonijiet. Punteġġi ogħla f'dak l-assi jirrappreżentaw soluzzjonijiet b'timijiet aktar diversi. Kif juru r-riżultati, l-implimentazzjoni NSGA-II taqbeż l-algoritmi ta’ referenza fil-biċċa l-kbira tas-settijiet ta’ dejta ttestjati. NSGA-II sabet soluzzjonijiet mhux dominati b'valuri ta 'diversità għolja u spejjeż ta' komunikazzjoni baxxi f'dawn id-databases kollha.

HPSO kkontribwixxa wkoll b'soluzzjonijiet mhux dominati għas-sett finali ta' soluzzjonijiet. B'mod partikolari, il-plottijiet juru li HPSO kien aħjar biex isib soluzzjonijiet mhux dominati meta stabbilixxa kompromess ibbilanċjat bejn l-ispejjeż tal-komunikazzjoni u d-diversità. Wara NSGA-II u HPSO, is-soluzzjonijiet PLS kienu qrib u kkonċentrati f'ċerti reġjuni tal-ispazju tal-formazzjoni tat-tim.

Din il-konċentrazzjoni tindika li l-PLS kellu t-tendenza li jikkonverġi fuq ċerti soluzzjonijiet mhux dominati, u ċaħdet kombinazzjonijiet ta 'tim potenzjali oħra li setgħu ma kinux nondominati fl-ewwel iterazzjonijiet. Ir-riżultati tal-SPEA-2 kienu agħar mill-algoritmi l-oħra minkejja li użaw l-istess rappreżentazzjoni u operazzjonijiet. B'mod ġenerali, NSGA-II kien aħjar biex isib soluzzjonijiet fl-estremitajiet tal-front Pareto approssimattiv, li joffri aktar varjetà ta 'soluzzjonijiet mhux dominati.

Hija pprovdiet aktar alternattivi meta mqabbla ma' PLS, HPSO, u SPEA-2. Għalhekk, l-implimentazzjoni NSGA-II tipprovdi firxa ta 'soluzzjonijiet ta' tim li l-bennejja tat-tim jistgħu jesploraw u jagħżlu.

For more information:1950477648nn@gmail.com