Sinus-kosinaalgoritm (SCA) är en ny populationsbaserad meta-heuristisk algoritm. Förutom att utnyttja sinus- och cosinusfunktioner för att utföra lokala och globala sökningar (därav namnet sinuskosin) introducerar SCA flera slumpmässiga och adaptiva parametrar för att underlätta sökningsprocessen. Även om det visar lovande resultat, är SCA:s sökprocess sårbar för lokala minima/maxima på grund av antagandet av en fast switch sannolikhet och den begränsade omfattningen av sinus- och cosinusfunktioner (från -1 till 1). I detta dokument föreslår vi en ny hybrid Q-learning sine-cosine-baserad strategi, kallad Q-learning sine-cosine algoritm (QLSCA). Inom QLSCA eliminerar vi växlingssannolikheten. Istället förlitar vi oss på Q-learning algoritmen (baserad på straff- och belöningsmekanismen) för att dynamiskt identifiera den bästa driften under körtiden. Dessutom integrerar vi två nya verksamheter (Lvy flight motion och crossover) i QLSCA för att underlätta att hoppa ut ur lokala minima/maxima och förbättra lösningens mångfald. För att bedöma dess prestanda, antar vi QLSCA för kombinatoriska test svit minimering problem. Experimentella resultat visar att QLSCA är statistiskt överlägset med avseende på testsvitens storleksminskning jämfört med de senaste toppmoderna strategierna, inklusive den ursprungliga SCA, partikelsvärmens testgenerator (PSTG), adaptiv partikelsvärmsoptimering (APSO) och göksöksstrategin (CS) på 95% konfidensnivå. När det gäller jämförelsen med diskret partikelsvärmoptimering (DPSO) finns det dock ingen signifikant skillnad i prestanda på 95 % konfidensnivå. Positivt är att QLSCA statistiskt överträffar DPSO i vissa konfigurationer på 90 % konfidensnivå.
Nyligen har Q-learning också antagits med Sine Cosine Algorithm (QSCA) REF för generering av t-way testsviter.
A Hybrid Q-Learning Sine-Cosine-based Strategy for Addressing the Combinatorial Test Suite Minimization Problem
{'venue': 'PLoS One 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}