論文の概要: Stagnation Detection in Highly Multimodal Fitness Landscapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04395v3
• Date: Thu, 22 Apr 2021 13:58:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 07:43:01.030400
• Title: Stagnation Detection in Highly Multimodal Fitness Landscapes
• Title（参考訳）: マルチモーダル・フィトネス景観における静止検出
• Authors: Amirhossein Rajabi and Carsten Witt
• Abstract要約: 局所最適化から逃れるためのランダム化探索のメカニズムとして,定常検出法が提案されている。 本稿では,探索半径をより注意深く制御するために,静止検出に付加できる半径メモリと呼ばれる新しい機構について検討する。 このアイデアはSD-RLS$textm$と呼ばれるアルゴリズムで実装され、それまでのステージング検出の変種と比較して高速化された。
• 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: Stagnation detection has been proposed as a mechanism for randomized search heuristics to escape from local optima by automatically increasing the size of the neighborhood to find the so-called gap size, i.e., the distance to the next improvement. Its usefulness has mostly been considered in simple multimodal landscapes with few local optima that could be crossed one after another. In multimodal landscapes with a more complex location of optima of similar gap size, stagnation detection suffers from the fact that the neighborhood size is frequently reset to $1$ without using gap sizes that were promising in the past. In this paper, we investigate a new mechanism called radius memory which can be added to stagnation detection to control the search radius more carefully by giving preference to values that were successful in the past. We implement this idea in an algorithm called SD-RLS$^{\text{m}}$ and show compared to previous variants of stagnation detection that it yields speed-ups for linear functions under uniform constraints and the minimum spanning tree problem. Moreover, its running time does not significantly deteriorate on unimodal functions and a generalization of the Jump benchmark. Finally, we present experimental results carried out to study SD-RLS$^{\text{m}}$ and compare it with other algorithms.
• Abstract（参考訳）: ランダム化された探索ヒューリスティックが局所最適から逃れるメカニズムとして,局所的な距離を自動的に拡大して,いわゆるギャップサイズ,すなわち次の改善までの距離を求める機構として,定常検出が提案されている。 その有用性は、局所最適性がほとんどない単純なマルチモーダルな風景において、次々に渡ることができると考えられてきた。 類似のギャップサイズがより複雑な場所にあるマルチモーダルな風景では、停滞検出は、過去に約束されていたギャップサイズを使わずに、近隣のサイズが頻繁に1ドルにリセットされるという事実に悩まされる。 本稿では,過去に成功した値に優先することで探索半径をより注意深く制御するために,スタギネーション検出に付加可能な半径記憶と呼ばれる新しい機構について検討する。 SD-RLS$^{\text{m}}$ というアルゴリズムでこれを実装し,一様制約の下での線形関数の高速化と最小スパンニングツリー問題に対して,従来のスタトネーション検出法と比較した。 さらに、その実行時間は、単調関数とJumpベンチマークの一般化に大きくは影響しない。 最後に,SD-RLS$^{\text{m}}$について実験を行い,他のアルゴリズムと比較した。

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