*SoftwareX 6（2017）231原始软件出版物Optimel：用于选择最佳方法的Olga Popovaa，*，Boris Popovb，Dmitry Romanova，Marina Evseevaca库班国立科技大学，计算机系统和信息安全研究所，2，莫斯科街，克拉斯诺亚尔斯克，俄罗斯b库班国立技术大学石油、天然气和能源学院，2，street Moscow，Krasnikar，俄罗斯c库班国立大学，罗马-日耳曼语言学系，俄罗斯克拉斯诺亚尔斯克Stavropolskaya街149号ar t i cl e i nf o文章历史记录：2017年2月20日收到2017年8月1日收到修订版，2017年关键词：优化方法领域探索性研究a b st ra ctOptimel：用于选择最佳方法的软件，可自动从优化方法域中选择解决方案Optimel具有实用的新颖性。如果其目标是选择最合适的方法来解决优化问题，则在进行探索性研究时可以Optimel具有理论新颖性，因为为了获得域，使用了一种新的知识结构化在Optimel领域，使用了大量的方法及其属性，这使得可以识别科学研究的水平，提高用户的专业知识水平，扩大用户面临的前景，并开辟新的Optimel既可用于科研机构，也可用于教育机构。©2017作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本V1.0.1此代码版本使用的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-17-00017GNU通用公共许可证，GPL/LGPL使用git的代码版本控制系统使用Lazarus IDE v1.6、Free Pascal编译要求、操作环境依赖性Windows、Linux如果可用，链接到开发人员文档/手册https://github.com/popova-ob-77/Optimel/wiki问题支持电子邮件popova_ob@mail.ru1. 动机和意义创建Optimel软件的目的是自动化从所有已知优化方法中选择最合适的优化方法的过程为了获得该软件，解决了以下任务开发了表示“优化方法”域的方法将Optimel软件很重要，因为它通过进行探索性研究来选择优化问题的解决方法，从而在进行任何研究之前，必须进行文本挖掘，必须阅读信息源，并使用通讯作者。电子邮件地址：popova_ob@mail.ru（O. Popova），khizova2004@mail.ru（M.Evseeva）。http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2017.08.001智慧接下来，利用可用的知识，必须选择优化问题所需的也可以比较几种方法的效率。因此，为了选择当前优化问题的解决方法，探索性研究所花费的时间等于：t=t1+t2+t3+t4，其中t1是搜索主源和次源的时间;t2为分析所选文献的时间;t3是理解材料并选择几种方法进行比较的过程所花费的时间;t4是比较几种求解方法以选择最有效的方法所花费的时间。Optimel软件通过自动选择优化问题解决方法大大缩短了时间t，但需要提前完成以下任务：在“优化方法”领域进行的文献综述2352-7110/©2017作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx232O. Popova等人/SoftwareX 6（2017）231++ +的|=被包括在所开发的问答系统树因此，Optimel软件产生的总时间t1较小 t2 t3t4比目前存在的t它采用了领域的预结构化材料软件的用户不必比较这些方法，因为在遍历树时，识别出所有已知方法的集合中最相关的解决方法对于Optimel，源数据是必须找到解决方法的优化问题与已知的搜索引擎根据用户的查询提供信息不同通过回答软件提出的问题，可以更精确地呈现一个措辞模糊的问题，并最终获得该问题的解决方法。用户将得到一个确切的问题解决方法的理由，是最适合这个问题的1.1. 实用新颖性目前，可以使用现有的最先进的技术解决方案来显著减少时间t1和t4，例如，文本挖掘，Web内容挖掘[1-如果用户确切地知道什么优化方法最适合解决问题，则应用的软件包是有效的。建议的Optimel软件使用预先收集的域上的初始数据将所有这些阶段统一起来，其中需要寻找优化方法。在此之后，上述应用软件包之一可用于优化计算。1.2. 理论新颖性在Optimel软件中，提出了一种新的领域描述逻辑模型，它不同于现有的领域描述逻辑模型：MT， P，MX，其中T是描述集的各种问题的解决方法和P是三个规则[9]，允许一个建立结构化的知识域的集合T，例如。在Optimel中，形式语言由人类智力信息结构化的原理和数学对象Mx确定：一组结构化域，每个结构化域可以由二元问答系统树表示，并且从人类智力中提取，在人类智力中，它们被存储为结构化知识，并且是很好学习的知识。“优化方法”领域的二进制问答系统树的出现以及选择最合适的问题解决方法的示例在本文所附的2. 软件描述该软件有一个开放和清晰的代码，它是快速启动，它具有一个清晰的用户界面：所有人需要的是阅读问题文本，并通过选择“是”或“否”选项来回答它。在重要阶段工作时，一些按钮会变得不可见，而其他按钮部分会出现（图1和图2）。第1- 3段）。这有助于促进软件的使用。二进制问答系统树的软件实现清晰、简单，使得程序员可以方便地修改软件代码，作为新的优化方法出现同时，树型结构没有改变，而是增加了新的元素，保持了树型结构的完整性。同样，用户可以浏览以第二方法键表示的二进制问答系统树的整个结构在这里，问题被替换为关键字，因为可以立即看到整个所有这些都可以确保为用户提供有效的结果。用户还可以检查使用树和Optimel wiki获得的解决方案。该树位于结果输出窗口的左侧，可以从根到叶以任何方向进行导航2.1. 软件构架下面描述软件架构，更详细地讨论每个块。该软件由以下模块组成：模块1-知识库模块;模块2-数据库字典模块;模块3-用户对话工作部分模块。在软件产品的时序图中可以看到模块之间的相互作用（图1）。4）.2.1.1. 知识库块第一，树是满的。要做到这一点，用户必须按下按钮''加载问答系统的二叉树''（图。①的人。采用二元问答系统树元素添加的标准过程，该树采用指针实现，实现简单，代码清晰，将第3块中的问题和优化方法依次添加到树如果必须再次使用Optimel，则不需要重新加载树-只需转到树根即可。为此，按下按钮“返回到第一个问题”，将指针指向树根并在解决方案字段中输出第一个问题（图10）。 2）的情况。2.1.2. 用户对话工作段块用户现在可以使用“答案选项”部分回答问题根据用户选择的“是”或“否"答案，在数据输出窗口中依次显示与所遍历的树节点相对应的问题。当前选择决定了树遍历的方向和下一个问题。结果将是优化方法。树遍历的例子可以在文件所附的视频剪辑中看到。完成树遍历后，2.1.3. 数据库字典块此块由两个部分组成，在第一部分中，有所有的问题表征为了获得问题，作者使用了他们开发的获得二元问答系统树的根和中间节点的理论[9，10]。文中给出了“优化方法”领域的示意图每个树节点都被标记为一个矩形，其中包含以问题形式表达的属性每个矩形都通过其结构链接与其他矩形相连最后得到了完整的领域知识地图，即问答系统这份草图相当于20张手写文本。 接下来，应用了三种树关键点放置方法。第一种方法是在草图中的矩形中按1到127的直接顺序放置关键点第二种方法是将密钥以20为增量分布在树的节点上，从而得到一个对称遍历树的有序序列。第三种方法下，首先，中间树节点索引O. Popova等人/SoftwareX 6（2017）231233Fig. 1. 用户必须按下按钮图二. “返回到第一个问题”按钮从1开始，以1为增量，并使用算法：从左向右为每一级，从0级到倒数第二级，并遵循相同的原则为树叶。在此之后，树通过这些键表示（ 参见补充材料中的Q Asystem.xlsx文件的二叉树）。的第一种树布局的关键字方法允许通过将结果与遍历树草图进行比较来验证和测试所获得的“优化方法”域结构。给定域中使用的64种优化方法，只有64次检查足以检查结构。第二种树密钥放置方法用于在234O. Popova等人/SoftwareX 6（2017）231图三. 举例说明。见图4。软件产品的时序图。启动软件后将数据加载到树中时，“二叉树”数据结构的元素选择了关键字，使结构复制了二叉问答系统树的草图。树的第三种键放置方法对应于数组索引b[i]。在执行任务时，过程127次，在一个循环中，元素将被添加到树中，按照所需的顺序，在树元素之间创建所需的链接首先，将添加“数据库问题”中的问题O. Popova等人/SoftwareX 6（2017）231235：=：=：=：=：=：=：=：=：=：=：=：=2.2. 软件功能该软件的一个优点是在程序工作开始之前将数据加载到树中，这个过程对用户是不可见元素已经上传到树中的事实由位于树根元素中的结果输出窗口中显示的第一个问题来标记。软件工作控制易于用户学习。作者得到的二叉问答系统树也可以在用户需要的范围内进行探索软件界面包含了它所需的您也可以使用Optimelwiki2.3. 示例代码段分析软件代码以易于修改的方式编译。如果需要向树中添加新元素，则需要进行一些简单的添加：b[124].bin_uz 1020;b[124].voprosMemo2.Lines[61];b[125].bin_uz 1060;b[125].voprosMemo2.Lines[62];b[126].bin_uz 1340;b[126].voprosMemo2.Lines[63];b[127].bin_uz 1380;b[127].voprosMemo2.Lines[64];{根据原理b[128].bin_uz添加了新叶子的标签b[128].vopros Memo2.Lines[下一个问题的行数];b[129].bin_uz添加了新叶子的标签b[129].vopros Memo2.Lines[下一个增加行数的方法];...}3. 说明性实例接下来将使用一个示例说明Optimel软件的工作。必须找到一种优化方法，该方法将允许使终端电动机的体积达到最小，其中设置所需的输出电气参数-功率、电压、电流和轴RPM。需要确定电动机定子的最佳几何尺寸以使其体积保持在在回答问题时，收集了关于待解决问题的信息该问题有一个反映发动机体积的目标函数和几个限制-在功率，电流，电压和一些几何参数。由于对结构的研究不充分，缺乏参数间的最优比例或最优值的信息，使得优化问题中待优化的变量比方程多得多。Optimel软件产生了以下问题序列和建议的解决方法（见图1）。3）。4. 影响由于使用Optimel，人们可以找到最合适的解决方案，因为优化方法领域以最完整的版本表示。以前，知识的结构是为了扩大要记住的材料的范围。为此，开发了思维导图技术，该技术允许在纸上和使用专门的应用软件包绘制思维导图。使用的技术由作者-该软件产品不仅可以用于解决科学问题的科学家，因为它允许获得各种程度的新颖性的解决方案。它也可以应用于设计组织解决应用任务，因为它可以确定一个任务，这是专门为任务开发的解决方案的方法。典型问题的解决方案示例也可以在文献中找到。在教育机构使用软件产品来研究优化方法[11]也将是有效的。通过解决各种问题，学习者将能够学习各种优化方法，并了解它们是为哪些问题设计的。因此，人们可以将这些知识归类为The为此，可以为建议的软件“优化方法”领域的合格专家软件产品的“可信度”随后可以被称为具有高置信度的实验数据如果在Optimel软件中添加相关的文献参考，就可以在科学计量学研究中计算引文指数，并分析该领域各学派的著作引文5. 结论在他们的软件产品中，作者使用了他们在数据结构、数据挖掘、决策支持系统和用数学对象描述选择函数等领域所阐述的理论。优化方法域结构的实际实现证明了使用现代方法自动选择过程的可能性域结构接近于人类智力的常规物质表征结构。该软件的效率很高，可以减少研究时间。致谢这项工作得到了俄罗斯人文科学基金会2016年2月18日第16-03-00382号项目的财政支持，主题是“在信息社会条件下监测教育机构的研究活动”Marina Evseeva协助翻译了该文件的第一版。Oleg Krivolap 帮 助 选 择 了 软 件 产 品 的 名 称 和 主 题 图 标 EgorBlagochinov制作了一个视频剪辑，展示了遍历二元问答系统树的例子。附录A. 补充数据与本文相关的补充材料可以在http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2017.08.001上找到。引用[1] 里斯托斯基·佩塔尔，保罗海姆·海科.数据挖掘和知识发现中的语义网：一个全面的调查。 WebSemant Sci Serv Agents World WideWeb2016;36：1-22.[2] 放 大 图 片 作 者 ： Za'in Choiru ， Pratama Mahardhika ， Lughman Edwin ，Anavatti Sreenatha G. 第二类网络新闻挖掘。Appl Soft Comput2017;54：200-20.236O. Popova等人/SoftwareX 6（2017）231[3] 里皮马可，托罗尼保罗。MARGOT：一个用于论证挖掘的Web服务器专家系统应用2016;65：292-303。[4] Wolfram|Alpha：ComputationalKnowledgeEngine，2017.https://www.wolframalpha.comwww.example.com[5] 剪辑构建专家系统的工具，2017年。 http://clipsrules.sourceforge。 net.[6] Wagner William P.专家系统发展趋势：对三十多年专家系统案例研究的纵向内容分析。专家系统应用2017;76：85-96.[7] 维基百科，自由的百科全书。优化软件列表，2017年。http：//en.wikipedia.org/wiki/List_of_optimization_software网站。[8] 罗伯托·巴蒂提，布鲁纳托·毛罗，马西娅·佛朗哥。反应式搜索和智能优化。Springer Verlag;2008.[9] Popova O，Romanov D，Evseeva M.一种新的逼近自然智能决策树的方法。2016年中国计算机科学学会. http://dx.doi.org/10.18535/ijecs/v5i8.22。[10] Popova O，Popov B，Karandey V，Evseeva M. 通过选择描述语言作为数学对 象 （ 问 答 系 统 的 二 叉 树 ） 来 实 现 智 能 放 大 .Prochttp://dx.doi.org/10.1016/j.s 2015.11.748。[11] Popova O，Popov B，Karandey V. 利用二元树问答系统于远距教学之智慧放大。Prochttp://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.11.597网站。
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