論文の概要: Benchmarking for Metaheuristic Black-Box Optimization: Perspectives and Open Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00541v1
• Date: Wed, 1 Jul 2020 15:09:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 23:11:29.278385
• Title: Benchmarking for Metaheuristic Black-Box Optimization: Perspectives and Open Challenges
• Title（参考訳）: メタヒューリスティックなブラックボックス最適化のためのベンチマーク:展望とオープンチャレンジ
• Authors: Ramses Sala and Ralf M\"uller
• Abstract要約: 新たな最適化アルゴリズムの研究は、そのようなアルゴリズムが現実世界や産業に関係のある課題に対処する能力を改善するという動機に基づいていることが多い。 多くのテスト問題とベンチマークスイートが開発され、アルゴリズムの比較評価に利用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research on new optimization algorithms is often funded based on the motivation that such algorithms might improve the capabilities to deal with real-world and industrially relevant optimization challenges. Besides a huge variety of different evolutionary and metaheuristic optimization algorithms, also a large number of test problems and benchmark suites have been developed and used for comparative assessments of algorithms, in the context of global, continuous, and black-box optimization. For many of the commonly used synthetic benchmark problems or artificial fitness landscapes, there are however, no methods available, to relate the resulting algorithm performance assessments to technologically relevant real-world optimization problems, or vice versa. Also, from a theoretical perspective, many of the commonly used benchmark problems and approaches have little to no generalization value. Based on a mini-review of publications with critical comments, advice, and new approaches, this communication aims to give a constructive perspective on several open challenges and prospective research directions related to systematic and generalizable benchmarking for black-box optimization.
• Abstract（参考訳）: 新たな最適化アルゴリズムの研究は、そのようなアルゴリズムが現実世界および産業的に関係のある最適化課題に対処する能力を改善するという動機に基づいていることが多い。 様々な進化的およびメタヒューリスティック最適化アルゴリズムに加えて、グローバル、連続、ブラックボックス最適化の文脈において、アルゴリズムの比較評価のために多数のテスト問題とベンチマークスイートも開発され、使用されている。 一般的なベンチマーク問題や人工フィットネスのランドスケープには、アルゴリズムのパフォーマンス評価結果と技術的に関係のある実世界の最適化問題、あるいはその逆を関連付ける方法が存在しない。 また、理論的な観点からは、よく使われるベンチマーク問題やアプローチの多くは一般化値がほとんどないし全くない。 批判的なコメントやアドバイス、新しいアプローチを含む出版物のミニレビューに基づいて、このコミュニケーションは、ブラックボックス最適化のための体系的で一般化されたベンチマークに関連するいくつかのオープンチャレンジと今後の研究方向に関する建設的な視点を提供することを目的としている。

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