LIONsolver
| Разработчик(и) | Реактивный поиск srl |
|---|---|
| Стабильная версия | 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 , бесплатное для академического использования. |
| Веб-сайт | львосо |
LIONsolver — это интегрированное программное обеспечение для интеллектуального анализа данных , бизнес-аналитики , анализа , моделирования и реактивного подхода к бизнес-аналитике. [1] Некоммерческая версия также доступна как LIONoso .
LIONsolver используется для построения моделей, их визуализации и улучшения бизнес- и инженерных процессов.
Это инструмент для принятия решений на основе данных и количественной модели, который можно подключить к большинству баз данных и внешних программ.
Программное обеспечение полностью интегрировано с системой бизнес-аналитики Grapheur и предназначено для более опытных пользователей.
Обзор
[ редактировать ]LIONsolver основан на исследовательских принципах реактивной поисковой оптимизации. [2] пропагандируя использование схем самонастройки, действующих при работе программного обеспечения система работает. Обучение и интеллектуальная оптимизация означает интеграцию онлайн- схем машинного обучения в программное обеспечение для оптимизации, чтобы он становится способным учиться на своих предыдущих запусках и на отзывах людей. Связанный подход — это программирование посредством оптимизации. [3] который обеспечивает прямой способ определения пространств проектирования с использованием реактивной поисковой оптимизации, и автономного поиска [4] пропаганда адаптации алгоритмов решения проблем.
Версия 2.0 программного обеспечения была выпущена 1 октября 2011 г. и охватывает также операционные системы Unix и Mac OS X. системы помимо 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 учебных целях.
Программная архитектура LIONsolver [5] обеспечивает интерактивную многоцелевую оптимизацию с пользовательским интерфейсом для визуализации результатов и облегчения анализ решения и процесс принятия решений. Архитектура допускает расширения для конкретных задач, и это применим в качестве инструмента постобработки для всех схем оптимизации с рядом различные потенциальные решения. Когда архитектура тесно связана с конкретным метод решения проблем или оптимизации, эффективные интерактивные схемы, в которых лицо, принимающее окончательное решение, находится в цикле, может быть разработано. [6]
24 апреля 2013 года LIONsolver получил первую премию Фонда Майкла Дж. Фокса – Kaggle Parkinson's Data Challenge — конкурс, использующий «мудрость толпы» на благо людей с болезнью Паркинсона . [7]
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Баттити, Роберто; Мауро Брунато; Франко Массия (2008). Реактивный поиск и интеллектуальная оптимизация . Спрингер Верлаг . 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, Хоос (2012). «Программирование путем оптимизации» . Коммуникации АКМ . 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). Обучение и интеллектуальная оптимизация [ Труды обучения и интеллектуальная оптимизация LION 4, 18–22 января 2010 г., Венеция, Италия. ] (PDF) . Конспекты лекций по информатике. Том. 6073. стр. 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 лицу, принимающему решения» (PDF) . Транзакции IEEE в эволюционных вычислениях . 14 (15): 671–687. дои : 10.1109/TEVC.2010.2058118 .
- ^ « Подход к машинному обучению» к данным со смартфонов принес первую премию в размере 10 000 долларов США в конкурсе данных Фонда Майкла Дж. Фокса против Паркинсона» . МДЖФФ. 24 апреля 2013 г.