СЪДЪРЖАНИЕ
- М. Хаджийски. Юбилеен 30-и симпозиум „Управление на енергийни, индустриални и екологични системи”
- И. Симеонов, Н. Пан, Х. Ван, Я. Тян, Е. Чорукова, Н. Христов. Сравнителни изследвания на добивите на енергия при едностъпални и двустъпални процеси на анаеробна биодеградация
- А. В. Атанасов, Д. Пилев, Ф. Томова. Бимодална система за разпознаване на емоции, базирана на дълбоки невронни мрежи (Deep Neural Networks)
- С. Йорданов, Г. Михалев, С. Иванов, Х. Стойчева. Интелигентна система за управление на събирането на твърди отпадъци
- информатика
Д. Първанов, П. Томов, Т. Балабанов. Фина настройка на LibreOffice Calc NLP Solver за многокритериална оптимизация - Клуб САИ през 2022 г.
- 23-а международна конференция „Компютърни системи и технологии“ CompSysTech’22, 17-18 юни 2022 г., Русе
- 1st IFAC Workshop on Control for Smart Cities CSC 2022, 27-30 юни 2022 г., Созопол
- Дни на Джон Атанасов и IEEE International Conference Automatics and Informatics’2022 (ICAI’22), 6-8 октомври 2022 г., Варна
- Юбилеен 30-и международен симпозиум „Управление на енергийни, екологични и индустриални системи“, 10-11 ноември 2022 г., София
Key Words: LibreOffice Calc; multi-objective optimization; NLP Solver.
Abstract. There is a common difference between single-objective optimization and multi-objective optimization. In the first case, there is only a single value as a result of the optimization. In the second case, there is a set of solutions called Pareto-optimal solutions. Single-objective solvers are giving only a single value as a result, even for multimodal functions. Because of this single-objective solver is not proper for multi-objective problems. Through additional adaptation, a single-objective solver is possible to start multiple times. Taking the results of multiple starts, the Pareto front is marked. When the solver is a metaheuristic, the front itself is difficult to achieve. With fine-tuning of the solver’s parameters, the solutions can be as close as possible.
