論文の概要: On the Combined Impact of Population Size and Sub-problem Selection in
MOEA/D
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06961v1
- Date: Wed, 15 Apr 2020 09:13:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 02:47:54.119582
- Title: On the Combined Impact of Population Size and Sub-problem Selection in
MOEA/D
- Title(参考訳): MOEA/Dにおける人口規模とサブプロブレム選択の影響について
- Authors: Geoffrey Pruvost (BONUS), Bilel Derbel (BONUS), Arnaud Liefooghe
(BONUS), Ke Li, Qingfu Zhang (CUHK)
- Abstract要約: ランダムなサブプロブレムを選択する単純なランダム戦略でさえ、既存の戦略より優れていることを示す。
また,このような戦略の頑丈さと対象問題の目的空間次元に対する感度について検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.9718293469225334
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper intends to understand and to improve the working principle of
decomposition-based multi-objective evolutionary algorithms. We review the
design of the well-established Moea/d framework to support the smooth
integration of different strategies for sub-problem selection, while
emphasizing the role of the population size and of the number of offspring
created at each generation. By conducting a comprehensive empirical analysis on
a wide range of multi-and many-objective combinatorial NK landscapes, we
provide new insights into the combined effect of those parameters on the
anytime performance of the underlying search process. In particular, we show
that even a simple random strategy selecting sub-problems at random outperforms
existing sophisticated strategies. We also study the sensitivity of such
strategies with respect to the ruggedness and the objective space dimension of
the target problem.
- Abstract(参考訳): 本稿では,分解に基づく多目的進化アルゴリズムの動作原理を理解し,改善することを目的とする。
我々は,各世代における集団規模と子孫数の役割を強調しつつ,サブプロブレム選択のための様々な戦略の円滑な統合を支援するために,確立されたMoea/dフレームワークの設計をレビューする。
多様な多目的組合せnkランドスケープに関する包括的実証分析を行い,それらのパラメータが基礎となる検索プロセスの任意の時間性能に与える影響について新たな知見を与える。
特に,サブプロブレムをランダムに選択する単純なランダム戦略であっても,既存の高度な戦略よりも優れていることを示す。
また,このような戦略の頑丈さと対象問題の目的空間次元に対する感度について検討した。
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