論文の概要: Hybrid Henry Gas Solubility Optimization Algorithm with Dynamic Cluster-to-Algorithm Mapping for Search-based Software Engineering Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14923v1
• Date: Mon, 31 May 2021 12:42:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 23:46:07.882713
• Title: Hybrid Henry Gas Solubility Optimization Algorithm with Dynamic Cluster-to-Algorithm Mapping for Search-based Software Engineering Problems
• Title（参考訳）: 動的クラスタ・ツー・アルゴリサムマッピングを用いたハイブリッドヘンリーガス溶解度最適化アルゴリズム
• Authors: Kamal Z. Zamli, Md. Abdul Kader, Saiful Azad, Bestoun S. Ahmed
• Abstract要約: 本稿ではHenry Gas Solubility Optimization(HGSO)アルゴリズムの新しい変種であるHGSO(Hybrid HGSO)について述べる。 前者とは異なり、HHGSOは異なるメタヒューリスティックアルゴリズムを提供する複数のクラスタを同じ集団内で共存させることができる。 HHGSOは、適応的な切替係数を持つペナル化および報酬モデルによる動的クラスタ-アルゴリズムマッピングを発明し、メタヒューリスティックなハイブリダイゼーションのための新しいアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper discusses a new variant of the Henry Gas Solubility Optimization (HGSO) Algorithm, called Hybrid HGSO (HHGSO). Unlike its predecessor, HHGSO allows multiple clusters serving different individual meta-heuristic algorithms (i.e., with its own defined parameters and local best) to coexist within the same population. Exploiting the dynamic cluster-to-algorithm mapping via penalized and reward model with adaptive switching factor, HHGSO offers a novel approach for meta-heuristic hybridization consisting of Jaya Algorithm, Sooty Tern Optimization Algorithm, Butterfly Optimization Algorithm, and Owl Search Algorithm, respectively. The acquired results from the selected two case studies (i.e., involving team formation problem and combinatorial test suite generation) indicate that the hybridization has notably improved the performance of HGSO and gives superior performance against other competing meta-heuristic and hyper-heuristic algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Henry Gas Solubility Optimization (HGSO)アルゴリズムの新しい変種であるHGSO(Hybrid HGSO)について述べる。 前者とは異なり、HHGSOは複数のクラスタで異なるメタヒューリスティックアルゴリズム(例えば、独自のパラメータと局所ベストを持つ)を同じ集団内で共存させることができる。 HHGSOは、適応切替係数を持つペナル化と報酬モデルによる動的クラスタ対アルゴリズムの展開により、それぞれJayaアルゴリズム、Sooty Tern Optimization Algorithm、Butterfly Optimization Algorithm、Owl Search Algorithmからなるメタヒューリスティックなハイブリッド化のための新しいアプローチを提供する。 選択された2つのケーススタディ(すなわち、チーム形成問題と組合せテストスイート生成を含む)から得られた結果は、ハイブリダイゼーションがHGSOの性能を著しく改善し、他の競合するメタヒューリスティックおよびハイパーヒューリスティックアルゴリズムよりも優れた性能を示したことを示している。

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