Normal parameter reduction algorithm in soft set based on hybrid binary particle swarm and biogeography optimizer

© 2019, Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature. Existing classification techniques that are proposed previously for eliminating data inconsistency could not achieve an efficient parameter reduction in soft set theory, which effects on the obtained decisions. Meanwhile, the computational cost made during combination generation process of soft sets could cause machine infinite state, which is known as nondeterministic polynomial time. The contributions of this study are mainly focused on minimizing choices costs through adjusting the original classifications by decision partition order and enhancing the probability of searching domain space using a developed Markov chain model. Furthermore, this study introduces an efficient soft set reduction-based binary particle swarm optimized by biogeography-based optimizer (SSR-BPSO-BBO) algorithm that generates an accurate decision for optimal and sub-optimal choices. The results show that the decision partition order technique is performing better in parameter reduction up to 50%, while other algorithms could not obtain high reduction rates in some scenarios. In terms of accuracy, the proposed SSR-BPSO-BBO algorithm outperforms the other optimization algorithms in achieving high accuracy percentage of a given soft dataset. On the other hand, the proposed Markov chain model could significantly represent the robustness of our parameter reduction technique in obtaining the optimal decision and minimizing the search domain.Published versio

The Celtic Cubs: The Controversy over Birthright Citizenship in Ireland

Very large scale scheduling and planning tasks cannot be effectively addressed by fully automated schedule optimisation systems, since many key factors which govern 'fitness' in such cases are unformalisable. This raises the question of an interactive (or collaborative) approach, where fitness is assigned by the expert user. Though well-researched in the domains of interactively evolved art and music, this method is as yet rarely used in logistics. This paper concerns a difficulty shared by all interactive evolutionary systems (IESs), but especially those used for logistics or design problems. The difficulty is that objective evaluation of IESs is severely hampered by the need for expert humans in the loop. This makes it effectively impossible to, for example, determine with statistical confidence any ranking among a decent number of configurations for the parameters and strategy choices. We make headway into this difficulty with an Automated Tester (AT) for such systems. The AT replaces the human in experiments, and has parameters controlling its decision-making accuracy (modelling human error) and a built-in notion of a target solution which may typically be at odds with the solution which is optimal in terms of formalisable fitness. Using the AT, plausible evaluations of alternative designs for the IES can be done, allowing for (and examining the effects of) different levels of user error. We describe such an AT for evaluating an IES for very large scale planning

Empirische Studien zur Auswirkung eines laut-orientierten Konstruierens von Wörtern ("invented spelling") auf den Rechtschreiberwerb

Die Befunde der berichteten, methodisch vielfältig angelegten Studien decken sich erstaunlich weit, obwohl sie an Kindern mit verschiedenen Sprachen und in unterschiedlichen Bildungssystemen gewonnen wurden. Aus dieser Übersicht lassen sich einige Folgerungen für das methodische Vorgehen im Anfangsunterricht als empirisch robust belegt ziehen: Kinder sind aktive Lerner, die aufgrund ihrer Erfahrungen eigene Regeln bilden. Sie eignen sich die Strukturen der Schriftsprache schrittweise an, wobei sie erste Einsichten - wie beim Lautspracherwerb und der Aneignung anderer Wissensbereiche – anfänglich übergeneralisieren. Beim Schreiben von Wörtern konzentrieren sie sich zunächst auf die Verschriftung der Lautform und nutzen deren Struktur als Raster, um zunehmend orthographische Elemente „einzubauen“. Das eigenständige Verschriften von Wörtern eignet sich sehr gut als Einstieg in den Schriftspracherwerb, weil die Kinder über das lautorientierte Konstruieren der Wörter die Phonem-Graphem-Korrespondenzen üben und die alphabetische Strategie „im Gebrauch“ festigen. Zugleich erweist sich nach den vorliegenden Studien als hilfreich, den Kindern von Anfang an zu verdeutlichen, dass es eine Normschrift gibt, dass deren Beherrschung aber Ziel des schulischen Lernens und nicht Anforderung von Anfang an ist. Für die Veröffentlichung wichtiger eigener Texte sollten die Kinder des-alb eine Übersetzung ihrer Verschriftungen erhalten – als Lesehilfe für andere und als Modell für das eigene Lernen. Um die Auseinandersetzung mit orthographischen Besonderheiten zu intensivieren, können die Kinder aufgefordert werden, in zwei, drei ausgewählten Wörtern der „Übersetzung“ die Buchstaben zu markieren, die sie schon richtig getroffen haben. Sobald das alphabetische Prinzip verstanden und seine Umsetzung beherrscht wird, kann – schrittweise ansteigend – die Anforderung eingeführt werden, Wörter und Texte selbstständig orthographisch zu überarbeiten. (Autor