LIONsolver - LIONsolver
Похоже, что один из основных авторов этой статьи тесная связь со своим предметом.Декабрь 2014 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) ( |
Эта статья содержит контент, который написан как Реклама.Март 2019 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) ( |
Разработчики) | Реактивный поиск srl |
---|---|
Стабильный выпуск | 2.0.198 / 9 октября 2011 г. |
Операционная система | Windows , Mac OS X, Unix |
Доступно в | английский |
Тип | Программное обеспечение для бизнес-аналитики |
Лицензия | Проприетарное программное обеспечение, бесплатно для академического использования |
Интернет сайт | lionoso |
LIONsolver это интегрированное программное обеспечение для сбор данных, бизнес-аналитика, аналитика, и моделирование Обучение и интеллектуальная оптимизация[1] и реактивная бизнес-аналитика подход.[2] Некоммерческая версия доступна как LIONoso.
LIONsolver можно использовать для построения моделей, их визуализации и улучшения бизнес-процессов и инженерных процессов. Это инструмент для принятия решений на основе данных и количественных моделей, его можно подключить к большинству баз данных и внешних программ, он полностью интегрирован с Grapheur ПО для бизнес-аналитики и предназначено для более продвинутых пользователей, заинтересованных в разработке бизнес-логики и процессов, а не только в простых задачах аналитики и визуализации.
Обзор
LIONsolver основан на исследовательских принципах оптимизации реактивного поиска.[3] пропаганда использования самонастраивающихся схем, действующих во время работы программной системы. Обучение и интеллектуальная оптимизация относится к интеграции онлайн машинное обучение схемы в программное обеспечение оптимизации, чтобы оно могло учиться на своих предыдущих запусках и на основе отзывов людей. Родственный подход - это программирование путем оптимизации,[4]который обеспечивает прямой способ определения пространств дизайна с использованием оптимизации реактивного поиска и автономного поиска.[5] пропаганда адаптации алгоритмов решения проблем.
Версия 2.0 программного обеспечения была выпущена 1 октября 2011 года и охватывает также операционные системы Unix и Mac OS X в дополнение к Windows.
Компоненты моделирования включают нейронные сети, полиномы, локально взвешенную байесовскую регрессию, кластеризацию k-средних и самоорганизующиеся карты. Доступна бесплатная академическая лицензия для некоммерческого использования и использования в классе.
Программная архитектура LIONsolver[6] разрешает интерактивные многокритериальная оптимизация, с пользовательским интерфейсом для визуализации результатов и облегчения анализа решения и процесса принятия решений. Архитектура позволяет использовать расширения для конкретных задач и может применяться в качестве инструмента постобработки для всех схем оптимизации с рядом различных потенциальных решений. Когда архитектура тесно связана с конкретным методом решения проблем или оптимизации, могут быть разработаны эффективные интерактивные схемы, в которых принимает окончательное решение.[7]
24 апреля 2013 года LIONsolver получил первый приз конкурса Фонд Майкла Дж. Фокса –Kaggle Data Challenge Паркинсона, соревнование, в котором «мудрость толпы» используется на благо людей с болезнь Паркинсона.[8]
Смотрите также
Рекомендации
- ^ Баттити, Роберто; Мауро Брунато (2014). ЛЕВЫЙ путь. Машинное обучение плюс интеллектуальная оптимизация. Тренто, Италия: LIONlab, Университет Тренто. ISBN 978-14-960340-2-1.
- ^ Баттити, Роберто; Мауро Брунато; Франко Маскиа (2008). Реактивный поиск и интеллектуальная оптимизация. Springer Verlag. ISBN 978-0-387-09623-0.
- ^ Баттити, Роберто; Джанпьетро Теккиолли (1994). «Реактивный табу-поиск» (PDF). Журнал ORSA по вычислительной технике. 6 (2): 126–140. Дои:10.1287 / ijoc.6.2.126.
- ^ Хольгер, Хус (2012). «Программирование оптимизацией». Коммуникации ACM. 55 (2): 70–80. Дои:10.1145/2076450.2076469.
- ^ Юсеф, Хамади; Э. Монфрой; Ф. Саубион (2012). Автономный поиск. Нью-Йорк: Springer Verlag. ISBN 978-3-642-21433-2.
- ^ Баттити, Роберто; Мауро Брунато (2010). «Grapheur: программная архитектура для реактивной и интерактивной оптимизации» [Обучение и интеллектуальная оптимизация LION 4, 18–22 января 2010 г., Венеция, Италия.] (PDF). Конспект лекций по информатике. 6073: 232–246. Дои:10.1007/978-3-642-13800-3. ISBN 978-3-642-13799-0.
- ^ Баттити, Роберто; Андреа Пассерини (2010). «Эволюционная многоцелевая оптимизация мозга и компьютера (BC-EMO): генетический алгоритм, адаптирующийся к лицам, принимающим решения» (PDF). IEEE Transactions по эволюционным вычислениям. 14 (15): 671–687. Дои:10.1109 / TEVC.2010.2058118.
- ^ ""Подход к машинному обучению «для получения данных от смартфонов за первую премию в размере 10 000 долларов США в конкурсе данных Фонда Майкла Дж. Фокса« Паркинсон »». MJFF. 24 апреля 2013 г.