論文の概要: D-CODE: Data Colony Optimization for Dynamic Network Efficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15795v1
- Date: Wed, 8 May 2024 12:03:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-02 14:39:48.886842
- Title: D-CODE: Data Colony Optimization for Dynamic Network Efficiency
- Title（参考訳）: D-CODE:動的ネットワーク効率のためのデータコロニー最適化
- Authors: Tannu Pandey, Ayush Thakur,
- Abstract要約: データコロニー最適化(DCO)アルゴリズムを組み込んだ新しいフレームワークであるD-CODEを紹介した。
D-CODEは従来の技術より優れており、ソリューションの品質が3～4%向上し、収束速度が2～3倍、計算効率が25%向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The paper introduces D-CODE, a new framework blending Data Colony Optimization (DCO) algorithms inspired by biological colonies' collective behaviours with Dynamic Efficiency (DE) models for real-time adaptation. DCO utilizes metaheuristic strategies from ant colonies, bee swarms, and fungal networks to efficiently explore complex data landscapes, while DE enables continuous resource recalibration and process adjustments for optimal performance amidst changing conditions. Through a mixed-methods approach involving simulations and case studies, D-CODE outperforms traditional techniques, showing improvements of 3-4% in solution quality, 2-3 times faster convergence rates, and up to 25% higher computational efficiency. The integration of DCO's robust optimization and DE's dynamic responsiveness positions D-CODE as a transformative paradigm for intelligent systems design, with potential applications in operational efficiency, decision support, and computational intelligence, supported by empirical validation and promising outcomes.
- Abstract（参考訳）: データコロニー最適化(DCO)アルゴリズムを組み込んだ新しいフレームワークであるD-CODEを紹介した。
DCOは、アリコロニー、ミツバチ群集、真菌ネットワークからのメタヒューリスティック戦略を利用して、複雑なデータランドスケープを効率的に探索する。
シミュレーションとケーススタディを含む混合手法のアプローチにより、D-CODEは従来の手法よりも優れ、ソリューションの品質が3～4%向上し、収束速度が2～3倍速く、計算効率が最大25%向上した。
DCOの堅牢な最適化とDECの動的応答性の統合は、D-CODEを知的システム設計の変革的パラダイムとして位置づけ、経験的検証と有望な結果によって支援された、運用効率、意思決定支援、計算知能の潜在的な応用と位置づけている。
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