الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: NSGA-III
-
أخذ عينات موجهة بواسطة مؤشرات مركبة للتعبئة في تحسين متعدد الأهداف المكلف Composite indicator-guided infilling sampling for expensive multi-objective optimization
2026 | المؤلف: Huixiang Zhen وآخرون | المجلة: Swarm and Evolutionary Computation | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)في هذا القسم، يقدم المؤلفون خوارزمية تطورية قائمة على مؤشرات مركبة (CI-EMO) مصممة خصيصًا لتحسين متعدد الأهداف المكلف، حيث تكون ميزانية التقييم محدودة. تستخدم CI-EMO خوارزمية NSGA-III لاستكشاف فضاء الحلول باستخدام قيم اللياقة المتوقعة بواسطة نماذج بديلة، مما يولد مجموعة مرشحة. ثم يتم استخدام مؤشر أداء مركب جديد لاختيار المرشحين للتقييم الفعلي للياقة، مما يوازن…
-
تخطيط مسار سياحة التراث الثقافي الموضوعي مع دمج بيانات متعددة المصادر والتعلم الآلي في ووهان، الصين Thematic cultural heritage tourism trail planning integrating multi-source data and machine learning in Wuhan China
2026 | المؤلف: Han Zou وآخرون | المجلة: npj Heritage Science | المجال: علم الآثار (Archeology)تحدد هذه القسم التحديات التي تواجه السياحة الثقافية في تخطيط المسارات، مع تسليط الضوء بشكل خاص على قضايا مثل قدرات استخراج البيانات غير الكافية، والتقييمات متعددة المؤشرات المحدودة، وعدم الكفاءة في طرق البحث التقليدية. لمعالجة هذه التحديات، يقترح البحث إطارًا موضوعيًا ومستدامًا جديدًا يستفيد من التقنيات الرقمية المتقدمة على كل من المقاييس المكانية المتوسطة والدقيقة…