Mencari Tim yang Beragam dan Terhubung: Pendekatan Komputasi untuk Merakit Tim yang Beragam Berdasarkan Anggota Bagian 7

Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma NSGA-II mencapai nilai hypervolume terbesar pada 6 dari 9 dataset dan nilai tertinggi kedua untuk tiga dataset lainnya (Tabel 3). Dengan kata lain, NSGA-II sering menemukan lebih banyak kombinasi tim dengan tingkat keragaman yang lebih tinggi dan biaya komunikasi yang lebih rendah dibandingkan algoritma lainnya.

Memori memainkan peran penting dalam kehidupan kita. Ini menentukan apakah kita dapat memanfaatkan sepenuhnya pengetahuan dan pengalaman yang ada untuk memecahkan masalah, dan juga mempengaruhi pembelajaran dan kinerja kita. Kumpulan data yang ada juga menunjukkan hubungan antara memori dan berbagai faktor, yang memberi kita lebih banyak wawasan dan kemungkinan.

Pertama, berbagai penelitian menunjukkan bahwa kesehatan yang baik adalah landasan daya ingat yang baik. Olahraga yang tepat dan pola makan seimbang dapat meningkatkan efisiensi sistem saraf dan melindungi jaringan saraf. Orang yang sehat secara fisik memiliki kesehatan kardiovaskular dan mental yang lebih baik, kondisi yang dikaitkan dengan peningkatan memori dan fungsi kognitif.

Kedua, ada juga hubungan erat antara keadaan emosi dan keadaan kognitif. Penelitian menunjukkan bahwa kecemasan dan stres yang berlebihan dapat mengganggu komunikasi antar neuron di otak, sehingga menyebabkan masalah seperti kehilangan ingatan dan kesulitan berkonsentrasi. Membantu meningkatkan peningkatan memori melalui manajemen dan regulasi emosi positif.

Selain itu, lingkungan tempat tinggal dan kebiasaan kita sehari-hari juga akan berdampak pada perkembangan dan pemeliharaan daya ingat. Misalnya mencatat, mencari metode belajar yang cocok, bertukar pikiran, memoderasi aktivitas sosial, dan jalan-jalan sangat bermanfaat bagi perkembangan daya ingat; sedangkan kebiasaan tidur yang buruk dan berbagai metode hiburan akan berdampak serius pada sistem saraf dan merusak ingatan. Pengaruh.

Singkatnya, ingatan adalah bagian penting dari kehidupan efisien kita, yang menentukan kemampuan belajar, kemampuan bekerja, dan kualitas hidup kita. Melalui latihan fisik dan pola makan yang tepat, pengelolaan emosi, dan penyesuaian kehidupan sehari-hari, kita dapat meningkatkan daya ingat dan kemampuan kognitif kita secara signifikan, sehingga memungkinkan kita untuk hidup lebih efisien dan bahagia. Terlihat bahwa kita perlu meningkatkan daya ingat, dan Cistanche deserticola dapat meningkatkan daya ingat secara signifikan karena Cistanche deserticola merupakan bahan obat tradisional Tiongkok yang memiliki banyak khasiat unik, salah satunya meningkatkan daya ingat. Khasiat daging cincang berasal dari berbagai bahan aktif yang dikandungnya, antara lain asam, polisakarida, flavonoid, dll. Bahan-bahan tersebut dapat meningkatkan kesehatan otak dengan berbagai cara.

Klik suplemen tahu untuk meningkatkan daya ingat

Nilai hipervolume NSGA-II yang tinggi dapat dijelaskan dengan langkah crowding distance, yang membantu algoritme menemukan solusi non-dominasi yang terletak di ujung depan Pareto.

Karena PLS dan HPSO tidak menetapkan kriteria apa pun untuk menghindari solusi yang berlebihan, solusi mereka menghasilkan serangkaian solusi nondominasi yang terkonsentrasi di area tertentu. Oleh karena itu, kumpulan kombinasi tim yang disediakan oleh NSGA-II sering kali mendominasi kombinasi tim yang disediakan oleh algoritme lain.

Implementasi NSGA-II juga mencetak nilai unik rasio depan non-dominasi (UNFR) tertinggi pada 6 dari 9 dataset. Dengan kata lain, NSGA-II sering kali memberikan lebih banyak kombinasi tim yang tidak didominasi yang tidak dapat ditemukan oleh algoritme lain.

Penjelasan yang mungkin mengapa NSGA-II menempati posisi kedua dalam kasus lainnya adalah rendahnya kepadatan dalam jaringan kolaborasi. Kumpulan dengan sedikit koneksi sebelumnya antar individu akan mengurangi jumlah kemungkinan kombinasi tim yang sangat terhubung, sehingga membuat pencarian heuristik menjadi tidak efektif.

Sebaliknya, HPSO dan PLS melakukan lebih banyak operasi crossover dan mutasi dibandingkan NSGA-II. Menjalankan operasi ini beberapa kali memungkinkan HPSO dan PLS memeriksa lebih banyak kombinasi tim dan meningkatkan kemungkinan menemukan kombinasi tim tertentu dengan skor komunikasi rendah.

HPSO mencapai nilai hypervolume dan UNFR tertinggi kedua. Negara ini mendapatkan keuntungan dari solusi non-dominasi di tengah-tengah pendekatan Pareto, yang memiliki tingkat keragaman yang tinggi.

Solusi non-dominan ini mengungguli algoritma lain dan meningkatkan area yang diciptakan oleh perkiraan Pareto Front. SPEA-2 dan PLS menyatu menjadi beberapa solusi, yang mencakup area yang lebih kecil dibandingkan solusi NSGA-II dan HPSO. Secara keseluruhan, NSGA-II menemukan lebih banyak solusi non-dominasi di kedua tujuan tersebut dan memberikan solusi dengan variansi yang lebih tinggi dalam nilai biaya komunikasi.

Varians yang besar dalam keragaman dan keakraban menunjukkan bahwa algoritma NSGA-II menemukan lebih banyak solusi non-dominasi dibandingkan algoritma lainnya, yang diinginkan untuk menemukan front Pareto yang sebenarnya. Langkah crowding distance NSGA-II memungkinkan algoritme mempertahankan solusi non-dominasi yang lebih luas. Selain itu, algoritme ini mempertahankan solusi sekunder pada lapisan yang berbeda yang dapat menghasilkan solusi yang tidak didominasi pada iterasi berikutnya.

Ketika algoritma terus menciptakan generasi baru, solusi yang didominasi masih dapat dipertimbangkan untuk menemukan solusi potensial lainnya. Selain itu, NSGA-II masih dapat mengidentifikasi solusi non-dominasi di tengah trade-off.

Sebaliknya, variansi yang rendah pada algoritma-algoritma lain menunjukkan bahwa algoritma-algoritma tersebut cenderung menyatu pada serangkaian solusi spesifik yang tidak didominasi dan pada trade-off tertentu. Algoritme ini tidak mencakup operasi untuk mendiversifikasi populasi mereka saat ini atau menghilangkan solusi non-dominasi yang berlebihan. Oleh karena itu, algoritme ini mungkin tidak memiliki beragam solusi yang berada di sisi ekstrem Pareto.

Gambar 4 menyajikan run time dari semua algoritma yang diimplementasikan. Gambar 5 menunjukkan bagaimana waktu berjalan algoritma merupakan fungsi dari jumlah individu yang tersedia. Hasilnya menunjukkan bahwa implementasi NSGA-II berkinerja lebih baik dibandingkan PLS dan HPSO seiring dengan meningkatnya jumlah peserta.

PLS memerlukan lebih banyak waktu untuk mengeksplorasi lingkungan solusi hingga semua kemungkinan kombinasi habis. Dalam kasus HPSO, dua langkah persilangan dan satu langkah mutasi yang dilakukan untuk setiap solusi membuat pengoperasian algoritme tiga kali lebih lama dibandingkan NSGA-II karena NSGA-II hanya melakukan satu langkah persilangan. Meskipun HPSO membutuhkan waktu lebih lama dibandingkan NSGA-II, keduanya bekerja dalam waktu polinomial (O(n2)).

Hasil kami menunjukkan bahwa NSGA-II memerlukan kurang dari sepertiga waktu yang dibutuhkan PLS dan HPSO untuk memberikan hasil yang serupa. Oleh karena itu, penggunaan NSGA-II sangat dianjurkan untuk menemukan solusi secara efisien seiring dengan meningkatnya ukuran input. SPEA-2 tidak menemukan solusi yang lebih baik dibandingkan PLS atau NSGA-II, namun hasilnya konvergen lebih cepat dibandingkan metode NSGA-II dan PLS.

Terakhir, kami menghitung frekuensi kontak langsung (1-hop), kontak bersama (2-hop),3-hop, dan lainnya dalam tim yang berkumpul untuk memahami jarak antar anggota tim( Lihat Tabel S3 di File S1).

Hasilnya menunjukkan bahwa sebagian besar anggota terhubung satu sama lain melalui satu perantara (�31%), diikuti oleh anggota yang terhubung langsung (�30%). Angka-angka ini menunjukkan bahwa tim yang dihasilkan secara umum sangat terhubung, dan anggota yang terhubung melalui banyak lompatan tidak mewakili.

Diskusi

Membentuk tim adalah tugas yang menantang, terutama bila tujuannya adalah untuk mencapai keseimbangan antara keberagaman dan preferensi anggota tim. Meskipun pekerjaan sebelumnya berfokus pada pencarian tim terbaik [37], kontribusi makalah ini adalah mencari kombinasi tim yang seimbang yang mendistribusikan keterampilan dan koneksi secara adil. Selain itu, membentuk tim yang mencakup keragaman dalam kontribusi anggotanya dan hubungan sebelumnya antar anggota menjadi tantangan utama untuk menjamin kesuksesan mereka [78, 79].

Dalam karya ini, kami mempertimbangkan masalah pembuatan tim yang merupakan tim yang beragam dan sangat terhubung dengan menggunakan pendekatan komputasi. Kami mengimplementasikan masalah pembentukan tim ini menggunakan algoritma genetika yang menyediakan kombinasi tim berbeda sesuai dengan keragaman tim dan biaya komunikasi.

Hasilnya menunjukkan bahwa tim yang beragam dan sangat terhubung dapat dibentuk secara efisien dan cepat melalui pendekatan genetik ini. Pada subbagian berikut, kami menguraikan implikasi dari pekerjaan ini dan potensi penerapannya.

Karya ini menunjukkan manfaat menggunakan pendekatan komputasi untuk mengumpulkan beberapa tim yang mendistribusikan keterampilan anggota di antara kelompok yang berbeda dan mempertimbangkan hubungan mereka sebelumnya. Pekerjaan sebelumnya terutama menekankan menemukan tim terbaik dari kelompok sosial (misalnya, tim ahli, tim all-star) [36, 57, 58].

Namun, mencari beberapa tim juga relevan dalam situasi pembelajaran dan organisasi, seperti membentuk tim mahasiswa, membentuk tim operasional dalam unit bisnis, atau melakukan penelitian ilmiah.

Karena penekanan yang kuat pada pembentukan tim yang berkinerja tinggi, algoritma yang menyatukan anggota terbaik dapat menciptakan segregasi yang lebih besar dalam kelompok sosial ini dengan mengorbankan kelompok lain yang kurang terampil [80]. Konsentrasi keterampilan dan keahlian dalam sejumlah kecil tim menghambat munculnya tim lain yang memiliki peluang dan hubungan sosial yang sama.

Seperti yang ditunjukkan oleh makalah ini, infrastruktur komputasi canggih dan penggunaan data besar memberikan peluang baru untuk membayangkan kembali beberapa kombinasi tim yang tidak dapat dieksplorasi secara sistematis dan mudah oleh individu [37, 44]. Daripada membuat tim menggunakan strategi manual atau intuisi, pembuat tim dapat menggunakan algoritme untuk menyesuaikan kombinasi tim berbeda yang mengoptimalkan keragaman dan keakraban secara bersamaan.

Dengan demikian, implementasi seperti yang disajikan dalam makalah ini memungkinkan pembangun tim untuk menciptakan tim yang heterogen dan beragam tanpa mengorbankan keakraban di antara anggota tim, yang penting untuk keberhasilan kolaborasi [81].

For more information:1950477648nn@gmail.com