論文の概要: An Analysis of Quality Indicators Using Approximated Optimal
Distributions in a Three-dimensional Objective Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12788v1
- Date: Sun, 27 Sep 2020 08:30:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 03:16:18.950326
- Title: An Analysis of Quality Indicators Using Approximated Optimal
Distributions in a Three-dimensional Objective Space
- Title（参考訳）: 3次元対象空間における近似最適分布を用いた品質指標の解析
- Authors: Ryoji Tanabe and Hisao Ishibuchi
- Abstract要約: 品質指標は進化的多目的最適化アルゴリズムのベンチマークにおいて重要な役割を果たす。
特にその理論的性質が不明な場合、各品質指標の最適分布を得るのは難しい。
本研究では,8種類の3目的問題に対して近似した最適分布を用いて,9つの品質指標を解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.81768535871051
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although quality indicators play a crucial role in benchmarking evolutionary
multi-objective optimization algorithms, their properties are still unclear.
One promising approach for understanding quality indicators is the use of the
optimal distribution of objective vectors that optimizes each quality
indicator. However, it is difficult to obtain the optimal distribution for each
quality indicator, especially when its theoretical property is unknown. Thus,
optimal distributions for most quality indicators have not been well
investigated. To address these issues, first, we propose a problem formulation
of finding the optimal distribution for each quality indicator on an arbitrary
Pareto front. Then, we approximate the optimal distributions for nine quality
indicators using the proposed problem formulation. We analyze the nine quality
indicators using their approximated optimal distributions on eight types of
Pareto fronts of three-objective problems. Our analysis demonstrates that
uniformly-distributed objective vectors over the entire Pareto front are not
optimal in many cases. Each quality indicator has its own optimal distribution
for each Pareto front. We also examine the consistency among the nine quality
indicators.
- Abstract（参考訳）: 品質指標は進化的多目的最適化アルゴリズムのベンチマークにおいて重要な役割を果たすが、その特性はまだ不明である。
品質指標を理解するための有望なアプローチの一つは、各品質指標を最適化する客観的ベクトルの最適分布を使用することである。
しかし,その理論的な性質が不明な場合には,各品質指標の最適分布を得ることは困難である。
したがって、ほとんどの品質指標に対する最適分布は十分に研究されていない。
この問題に対処するため,まず,任意のパレート面における各品質指標の最適分布を求める問題定式化を提案する。
次に,提案する問題定式化を用いて9つの品質指標の最適分布を近似する。
3目的問題に対する8種類のパレート面の近似最適分布を用いて9つの品質指標を解析した。
解析により,パレートフロント全体における一様分散対象ベクトルが最適でない場合が多いことが示された。
各品質指標は、パレートフロント毎に最適な分布を持つ。
また,9つの品質指標の一貫性についても検討した。
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