論文の概要: Metaheuristic Method for Solving Systems of Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16958v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 14:14:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 03:25:18.535386
• Title: Metaheuristic Method for Solving Systems of Equations
• Title（参考訳）: 方程式の解法におけるメタヒューリスティック法
• Authors: Samson Odan,
• Abstract要約: 遺伝的アルゴリズムは、様々なテストケースにわたる正確なソリューションを一貫して提供した。 GAの重要な利点は、解空間を広く探索し、複数の解の集合を明らかにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This study investigates the effectiveness of Genetic Algorithms (GAs) in solving both linear and nonlinear systems of equations, comparing their performance to traditional methods such as Gaussian Elimination, Newton's Method, and Levenberg-Marquardt. The GA consistently delivered accurate solutions across various test cases, demonstrating its robustness and flexibility. A key advantage of the GA is its ability to explore the solution space broadly, uncovering multiple sets of solutions -- a feat that traditional methods, which typically converge to a single solution, cannot achieve. This feature proved especially beneficial in complex nonlinear systems, where multiple valid solutions exist, highlighting the GA's superiority in navigating intricate solution landscapes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 遺伝的アルゴリズム(GA)による線形系と非線形系の両方の方程式の解法の有効性について検討し, ガウス的除去法, ニュートン法, レバンス=マルカート法などの従来の手法との比較を行った。 GAは、その堅牢性と柔軟性を実証し、さまざまなテストケースにわたる正確なソリューションを一貫して提供した。 GAの重要な利点は、ソリューション空間を広く探索し、複数のソリューションの集合を明らかにする能力である。 この特徴は、複数の有効な解が存在する複雑な非線形システムにおいて特に有益であることが証明され、複雑な解の風景をナビゲートする上でのGAの優位性を強調した。

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