論文の概要: Metaheuristic Algorithms in Artificial Intelligence with Applications to
Bioinformatics, Biostatistics, Ecology and, the Manufacturing Industries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10875v2
- Date: Mon, 16 Oct 2023 21:46:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 20:48:12.469564
- Title: Metaheuristic Algorithms in Artificial Intelligence with Applications to
Bioinformatics, Biostatistics, Ecology and, the Manufacturing Industries
- Title（参考訳）: 人工知能のメタヒューリスティックアルゴリズムとバイオインフォマティクス, バイオ統計学, 生態学, 製造業への応用
- Authors: Elvis Han Cui, Zizhao Zhang, Culsome Junwen Chen, Weng Kee Wong
- Abstract要約: 我々は,CSO-MAを用いた競合Swarmという,自然に着想を得たメタヒューリスティックアルゴリズムを新たに提案する。
アルゴリズムは効率的で,様々なコスト構造やユーザ指定の非線形制約を組み込むことができる。
特に、アルゴリズムは効率的であり、様々なコスト構造や複数のユーザ指定非線形制約を組み込むことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.834685397644357
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Nature-inspired metaheuristic algorithms are important components of
artificial intelligence, and are increasingly used across disciplines to tackle
various types of challenging optimization problems. We apply a newly proposed
nature-inspired metaheuristic algorithm called competitive swarm optimizer with
mutated agents (CSO-MA) and demonstrate its flexibility and out-performance
relative to its competitors in a variety of optimization problems in the
statistical sciences. In particular, we show the algorithm is efficient and can
incorporate various cost structures or multiple user-specified nonlinear
constraints. Our applications include (i) finding maximum likelihood estimates
of parameters in a single cell generalized trend model to study pseudotime in
bioinformatics, (ii) estimating parameters in a commonly used Rasch model in
education research, (iii) finding M-estimates for a Cox regression in a Markov
renewal model and (iv) matrix completion to impute missing values in a two
compartment model. In addition we discuss applications to (v) select variables
optimally in an ecology problem and (vi) design a car refueling experiment for
the auto industry using a logistic model with multiple interacting factors.
- Abstract（参考訳）: 自然にインスパイアされたメタヒューリスティックアルゴリズムは、人工知能の重要なコンポーネントであり、様々な最適化問題に取り組むために、分野間でますます使われています。
我々は,CSO-MAを用いた競合Swarm Optimizationrという,自然に着想を得たメタヒューリスティックアルゴリズムを新たに提案し,その柔軟性と性能を,統計学における様々な最適化問題に適用した。
特に、アルゴリズムは効率的であり、様々なコスト構造や複数のユーザ指定非線形制約を組み込むことができる。
私たちのアプリケーションには
一 単細胞一般化傾向モデルにおけるパラメータの最大推定値を求め、バイオインフォマティクスにおける擬似時間を研究する。
(ii)教育研究における一般的なraschモデルにおけるパラメータの推定
(iii)マルコフ更新モデルにおけるcox回帰のためのm-estimatesの探索と
(4) 2つのコンパートメントモデルにおける欠落値を暗示する行列補完。
さらに応用についても論じる。
(v)生態問題において最適な変数を選定し、
(vi)複数の相互作用因子をもつロジスティックモデルを用いて自動車産業のための燃料補給実験を設計する。
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