Utforskning och exploatering är två viktiga komponenter för alla optimeringsalgoritmer. Mycket prospektering leder till svängningar och för tidig konvergens medan alltför mycket exploatering saktar ner optimeringsalgoritmen och optimizern kan vara fast i lokala minima. Därför är det en utmaning att balansera graden av prospektering och exploatering under optimeringens livstid. I denna studie utvärderas effekterna av att använda kaosbaserad kontroll av prospekterings-/exploateringsgraden mot att använda den systematiska inhemska kontrollen. Tre moderna algoritmer användes i studien nämligen grå vargoptimizer (GWO), antlion optimizer (ALO) och mal-flame optimizer (MFO) inom området maskininlärning för funktionsval. Resultat på en uppsättning standard data maskininlärning med hjälp av en uppsättning bedömningsindikatorer visar framsteg i optimering algoritm prestanda när man använder variationsbundna upprepade perioder av minskade prospekteringsfrekvenser över att använda systematiskt minskade prospekteringsfrekvenser.
Emary m.fl. REF använde tre moderna tekniker, nämligen Antlion Optimizer, MFO och GWO inom området maskininlärning för funktionsval.
Impact of Chaos Functions on Modern Swarm Optimizers
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}