論文の概要: A Metaheuristic-based Machine Learning Approach for Energy Prediction in
Mobile App Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09931v1
- Date: Fri, 16 Jun 2023 16:01:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-19 13:13:54.864390
- Title: A Metaheuristic-based Machine Learning Approach for Energy Prediction in
Mobile App Development
- Title（参考訳）: メタヒューリスティック型機械学習によるモバイルアプリ開発におけるエネルギー予測
- Authors: Seyed Jalaleddin Mousavirad, Lu\'is A. Alexandre
- Abstract要約: 本稿では,モバイルアプリケーション開発におけるエネルギー予測のために,メタヒューリスティックなアプローチによって強化されたヒストグラムに基づく勾配促進分類装置(HGBC)を提案する。
以上の結果から,線形集団サイズ (L-SHADE) の差分進化に対する成功史に基づくパラメータ適応が最適であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Energy consumption plays a vital role in mobile App development for
developers and end-users, and it is considered one of the most crucial factors
for purchasing a smartphone. In addition, in terms of sustainability, it is
essential to find methods to reduce the energy consumption of mobile devices
since the extensive use of billions of smartphones worldwide significantly
impacts the environment. Despite the existence of several energy-efficient
programming practices in Android, the leading mobile ecosystem, machine
learning-based energy prediction algorithms for mobile App development have yet
to be reported. Therefore, this paper proposes a histogram-based gradient
boosting classification machine (HGBC), boosted by a metaheuristic approach,
for energy prediction in mobile App development. Our metaheuristic approach is
responsible for two issues. First, it finds redundant and irrelevant features
without any noticeable change in performance. Second, it performs a
hyper-parameter tuning for the HGBC algorithm. Since our proposed metaheuristic
approach is algorithm-independent, we selected 12 algorithms for the search
strategy to find the optimal search algorithm. Our finding shows that a
success-history-based parameter adaption for differential evolution with linear
population size (L-SHADE) offers the best performance. It can improve
performance and decrease the number of features effectively. Our extensive set
of experiments clearly shows that our proposed approach can provide significant
results for energy consumption prediction.
- Abstract（参考訳）: エネルギー消費は、開発者とエンドユーザにとってモバイルアプリケーション開発において重要な役割を担っており、スマートフォンを購入する上で最も重要な要素の1つと考えられている。
また、サステナビリティの観点からは、世界中の何十億ものスマートフォンの普及が環境に大きな影響を与えているため、モバイルデバイスのエネルギー消費を減らす方法を見つけることが不可欠である。
Androidにはエネルギ効率のよいプログラミングプラクティスがいくつかあるが、主要なモバイルエコシステムである、モバイルアプリ開発のための機械学習ベースのエネルギ予測アルゴリズムはまだ報告されていない。
そこで本稿では,モバイルアプリケーション開発におけるエネルギー予測のためのメタヒューリスティックアプローチにより強化されたヒストグラムに基づく勾配強調分類機(hgbc)を提案する。
メタヒューリスティックなアプローチは2つの問題に責任があります。
まず、パフォーマンスの明らかな変更なしに冗長で無関係な機能を見つけます。
第2に、HGBCアルゴリズムのハイパーパラメータチューニングを実行する。
提案するメタヒューリスティック手法はアルゴリズムに依存しないため,探索戦略のための12のアルゴリズムを選択し,最適な探索アルゴリズムを提案する。
以上の結果から,線形集団サイズ (L-SHADE) の差分進化に対する成功史に基づくパラメータ適応が最適であることがわかった。
パフォーマンスを改善し、機能数を効果的に減らすことができる。
実験の結果から,提案手法がエネルギー消費予測に有意な効果をもたらすことが明らかとなった。
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