論文の概要: Technical Report on BaumEvA Evolutionary Optimization Python-Library Testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00686v1
- Date: Wed, 6 Mar 2024 15:34:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 11:19:45.910317
- Title: Technical Report on BaumEvA Evolutionary Optimization Python-Library Testing
- Title（参考訳）: BaumEvA進化最適化Pythonライブラリーテスト技術報告
- Authors: Vadim Tynchenko, Aleksei Kudryavtsev, Vladimir Nelyub, Aleksei Borodulin, Andrei Gantimurov,
- Abstract要約: PythonライブラリのBaumEvAは、様々なタイプの問題を最適化するための進化的アルゴリズムを実装している。
テスト結果から, このライブラリは最適化問題の解決に有効な, 信頼性の高い方法であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This report presents the test results Python library BaumEvA, which implements evolutionary algorithms for optimizing various types of problems, including computer vision tasks accompanied by the search for optimal model architectures. Testing was carried out to evaluate the effectiveness and reliability of the pro-posed methods, as well as to determine their applicability in various fields. Dur-ing testing, various test functions and parameters of evolutionary algorithms were used, which made it possible to evaluate their performance in a wide range of conditions. Test results showed that the library provides effective and reliable methods for solving optimization problems. However, some limitations were identified related to computational resources and execution time of algorithms on problems with large dimensions. The report includes a detailed description of the tests performed, the results obtained and conclusions about the applicability of the genetic algorithm in various tasks. Recommendations for choosing algorithm pa-rameters and using the library to achieve the best results are also provided. The report may be useful to developers involved in the optimization of complex com-puting systems, as well as to researchers studying the possibilities of using evo-lutionary algorithms in various fields of science and technology.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,PythonライブラリのBaumEvAについて述べる。このライブラリは,最適モデルアーキテクチャの探索に伴うコンピュータビジョンタスクを含む,様々な種類の問題を最適化するための進化的アルゴリズムを実装している。
提案手法の有効性と信頼性を検証し, 各種分野への適用性について検討した。
テスト中、様々なテスト関数と進化アルゴリズムのパラメータを使用して、幅広い条件でそれらの性能を評価することができた。
実験結果から, このライブラリは最適化問題の解決に有効な, 信頼性の高い方法であることがわかった。
しかし、大きな次元を持つ問題に対する計算資源とアルゴリズムの実行時間に関連するいくつかの制限が特定された。
報告には、実施されたテストの詳細な説明、得られた結果、および様々なタスクにおける遺伝的アルゴリズムの適用性に関する結論が含まれている。
また、アルゴリズムのpa-rameterを選択し、最適な結果を得るためにライブラリを使用するための勧告も提供する。
このレポートは、複雑な計算システムの最適化に携わる開発者や、さまざまな科学・技術の分野でエボリューショナリーアルゴリズムを使用する可能性を研究する研究者にとって有用かもしれない。
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論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-17T22:24:26Z)
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