論文の概要: Synthesizing multi-layer perceptron network with ant lion, biogeography-based dragonfly algorithm evolutionary strategy invasive weed and league champion optimization hybrid algorithms in predicting heating load in residential buildings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08928v1
• Date: Sat, 13 Feb 2021 14:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 23:45:30.858239
• Title: Synthesizing multi-layer perceptron network with ant lion, biogeography-based dragonfly algorithm evolutionary strategy invasive weed and league champion optimization hybrid algorithms in predicting heating load in residential buildings
• Title（参考訳）: ant lionによる多層パーセプトロンネットワークの合成, 生物地理学に基づくdragonflyアルゴリズムによる進化戦略 侵襲的雑草とリーグチャンピオン最適化ハイブリッドアルゴリズムによる住宅の暖房負荷予測
• Authors: Hossein Moayedi, Amir Mosavi
• Abstract要約: 熱負荷(hl)の正確な近似の意義は,本研究の主な動機である。 提案モデルはant lion optimization (alo) を用いた多層パーセプトロンネットワーク (mlp) である。 ALO(OS = 27)とES(OS = 20)が続く最も有効な最適化技術として、BBO(Biogeography-based optimization)が注目されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The significance of heating load (HL) accurate approximation is the primary motivation of this research to distinguish the most efficient predictive model among several neural-metaheuristic models. The proposed models are through synthesizing multi-layer perceptron network (MLP) with ant lion optimization (ALO), biogeography-based optimization (BBO), dragonfly algorithm (DA), evolutionary strategy (ES), invasive weed optimization (IWO), and league champion optimization (LCA) hybrid algorithms. Each ensemble is optimized in terms of the operating population. Accordingly, the ALO-MLP, BBO-MLP, DA-MLP, ES-MLP, IWO-MLP, and LCA-MLP presented their best performance for population sizes of 350, 400, 200, 500, 50, and 300, respectively. The comparison was carried out by implementing a ranking system. Based on the obtained overall scores (OSs), the BBO (OS = 36) featured as the most capable optimization technique, followed by ALO (OS = 27) and ES (OS = 20). Due to the efficient performance of these algorithms, the corresponding MLPs can be promising substitutes for traditional methods used for HL analysis.
• Abstract（参考訳）: 熱負荷(hl)の正確な近似の意義は、複数の神経-メタヒューリスティックモデルの中で最も効率的な予測モデルを識別するための研究の第一の動機である。 提案モデルは,多層パーセプトロンネットワーク(MLP)をアリライオン最適化(ALO),生物地理学に基づく最適化(BBO),トンボアルゴリズム(DA),進化戦略(ES),侵入雑草最適化(IWO),リーグチャンピオン最適化(LCA)ハイブリッドアルゴリズムで合成する。 各アンサンブルは運用人口の観点で最適化されている。 その結果, ALO-MLP, BBO-MLP, DA-MLP, ES-MLP, IWO-MLP, LCA-MLPはそれぞれ350, 400, 200, 500, 50, 300の人口に対して最高の成績を示した。 比較はランキングシステムによって行われた。 得られた総合スコア (OS) に基づいて、BBO (OS = 36) は最も有能な最適化手法として機能し、ALO (OS = 27) とES (OS = 20) が続く。 これらのアルゴリズムの効率的な性能のため、対応するMLPはHL解析に使用される従来の手法の代替として有望である。

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