論文の概要: BCDDO: Binary Child Drawing Development Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01270v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 11:32:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-06 10:54:56.712400
• Title: BCDDO: Binary Child Drawing Development Optimization
• Title（参考訳）: BCDDO: バイナリ・チャイルド描画開発最適化
• Authors: Abubakr S. Issa, Yossra H. Ali, Tarik A. Rashid
• Abstract要約: ベクトル化(Vectorization)は、一度に1つの値で動作するアルゴリズムを、一度に1つの値のコレクションで動作して高速に実行するアルゴリズムに変換するテクニックである。 ベクトル化手法はまた、複数の繰り返しを1つの演算に置き換えることで、アルゴリズムの性能を高速化する。 本研究では,メタヒューリスティックアルゴリズムの1つにベクトル化手法を適用し,ベクトル化アルゴリズムと非ベクトル化アルゴリズムを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9990687944474739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents the vectorization of metaheuristic algorithms as the first stage of vectorized optimization implementation. Vectorization is a technique for converting an algorithm, which operates on a single value at a time to one that operates on a collection of values at a time to execute rapidly. The vectorization technique also operates by replacing multiple iterations into a single operation, which improves the algorithm's performance in speed and makes the algorithm simpler and easier to be implemented. It is important to optimize the algorithm by implementing the vectorization technique, which improves the program's performance, which requires less time and can run long-running test functions faster, also execute test functions that cannot be implemented in non-vectorized algorithms and reduces iterations and time complexity. Converting to vectorization to operate several values at once and enhance algorithms' speed and efficiency is a solution for long running times and complicated algorithms. The objective of this study is to use the vectorization technique on one of the metaheuristic algorithms and compare the results of the vectorized algorithm with the algorithm which is non-vectorized.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,メタヒューリスティックアルゴリズムのベクトル化をベクトル化最適化の第一段階として提案する。 ベクトル化(Vectorization)は、一度に1つの値で動作するアルゴリズムを、一度に1つの値のコレクションで動作して高速に実行するアルゴリズムに変換するテクニックである。 ベクトル化技術は、複数のイテレーションを1つの操作に置き換えることで、アルゴリズムのパフォーマンスを向上し、アルゴリズムをよりシンプルに実装しやすくする。 ベクタライズ手法を実装してアルゴリズムを最適化することが重要であり、これによりプログラムのパフォーマンスが向上し、長いテスト関数を高速に実行でき、非ベクトル化アルゴリズムでは実装できないテスト関数を実行し、イテレーションや時間の複雑さを低減できる。 ベクトル化に変換して複数の値を一度に操作し、アルゴリズムの速度と効率を高めることは、長い実行時間と複雑なアルゴリズムの解決策である。 本研究の目的は,メタヒューリスティックアルゴリズムの1つにベクトル化手法を用い,ベクトル化アルゴリズムの結果を非ベクトル化アルゴリズムと比較することである。

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