論文の概要: Dynamic Dimension Wrapping (DDW) Algorithm: A Novel Approach for Efficient Cross-Dimensional Search in Dynamic Multidimensional Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11626v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 08:41:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 13:41:46.948855
• Title: Dynamic Dimension Wrapping (DDW) Algorithm: A Novel Approach for Efficient Cross-Dimensional Search in Dynamic Multidimensional Spaces
• Title（参考訳）: 動的次元ラッピング(DDW: Dynamic Dimension Wrapping)アルゴリズム:動的多次元空間における効率的なクロス次元探索のための新しいアプローチ
• Authors: Dongnan Jin, Yali Liu, Qiuzhi Song, Xunju Ma, Yue Liu, Dehao Wu,
• Abstract要約: 本研究では,新しい最適化アルゴリズム-動的次元ラッピング(DDW)アルゴリズムを提案する。 DDWは優れた探索効率を示し、実際の最適解に最も近い検索結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.426684576987465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the real world, as the complexity of optimization problems continues to increase, there is an urgent need to research more efficient optimization methods. Current optimization algorithms excel in solving problems with a fixed number of dimensions. However, their efficiency in searching dynamic multi-dimensional spaces is unsatisfactory. In response to the challenge of cross-dimensional search in multi-dimensional spaces with varying numbers of dimensions, this study proposes a new optimization algorithm-Dynamic Dimension Wrapping (DDW) algorithm. Firstly, by utilizing the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm and Euclidean distance, a mapping relationship between different time series across dimensions is established, thus creating a fitness function suitable for dimensionally dynamic multi-dimensional space. Additionally, DDW introduces a novel, more efficient cross-dimensional search mechanism for dynamic multidimensional spaces. Finally, through comparative tests with 31 optimization algorithms in dynamic multidimensional space search, the results demonstrate that DDW exhibits outstanding search efficiency and provides search results closest to the actual optimal solution.
• Abstract（参考訳）: 現実の世界では、最適化問題の複雑さが増大し続けており、より効率的な最適化方法の研究が急務である。 現在の最適化アルゴリズムは、一定次元の問題を解くのに優れている。 しかし、動的多次元空間の探索における効率性は不十分である。 次元の異なる多次元空間におけるクロス次元探索の課題に対して,本研究では,新しい最適化アルゴリズムである動的次元ラッピング(DDW)アルゴリズムを提案する。 まず、動的時間ウォーピング(DTW)アルゴリズムとユークリッド距離を利用して、次元の異なる時系列間のマッピング関係を確立することにより、次元の動的多次元空間に適した適合関数を作成する。 さらに、DDWは動的多次元空間に対してより効率的で効率的なクロス次元探索機構を導入している。 最後に、動的多次元空間探索における31の最適化アルゴリズムを用いた比較試験により、DDWは優れた探索効率を示し、実際の最適解に最も近い検索結果を提供することを示した。

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