論文の概要: A Complementarity Analysis of the COCO Benchmark Problems and
Artificially Generated Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13060v1
- Date: Tue, 27 Apr 2021 09:18:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-02 06:58:19.214556
- Title: A Complementarity Analysis of the COCO Benchmark Problems and
Artificially Generated Problems
- Title(参考訳): COCOベンチマーク問題と人工的発生問題の相補性解析
- Authors: Urban \v{S}kvorc, Tome Eftimov, Peter Koro\v{s}ec
- Abstract要約: 本稿では,このような単目的連続問題生成手法をCOCOベンチマーク問題セットと比較検討する。
このような表現により、可視化と相関解析技術を適用して、問題間の関係をさらに探求できることを示す。
- 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: When designing a benchmark problem set, it is important to create a set of
benchmark problems that are a good generalization of the set of all possible
problems. One possible way of easing this difficult task is by using
artificially generated problems. In this paper, one such single-objective
continuous problem generation approach is analyzed and compared with the COCO
benchmark problem set, a well know problem set for benchmarking numerical
optimization algorithms. Using Exploratory Landscape Analysis and Singular
Value Decomposition, we show that such representations allow us to further
explore the relations between the problems by applying visualization and
correlation analysis techniques, with the goal of decreasing the bias in
benchmark problem assessment.
- Abstract(参考訳): ベンチマーク問題集合を設計する際には、可能なすべての問題の集合のよい一般化であるベンチマーク問題の集合を作成することが重要である。
この困難なタスクを緩和する方法の1つは、人工的に生成された問題を使用することである。
本稿では,このような単目的連続問題生成手法を解析し,数値最適化アルゴリズムのベンチマーク問題であるcocoベンチマーク問題集合と比較する。
探索的ランドスケープ解析と特異値分解を用いることで,ベンチマーク問題評価におけるバイアス低減を目標として,可視化と相関分析手法を適用し,問題間の関係をさらに探究できることを示す。
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