論文の概要: Generating Large-scale Dynamic Optimization Problem Instances Using the Generalized Moving Peaks Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11019v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 03:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 14:15:39.552387
• Title: Generating Large-scale Dynamic Optimization Problem Instances Using the Generalized Moving Peaks Benchmark
• Title（参考訳）: 一般化移動ピークベンチマークを用いた大規模動的最適化問題の生成
• Authors: Mohammad Nabi Omidvar, Danial Yazdani, Juergen Branke, Xiaodong Li, Shengxiang Yang, Xin Yao
• Abstract要約: 本論文では, 一般化移動ピークベンチマーク(GMPB)と, 連続的な大規模動的最適化問題に対する問題インスタンスの生成方法について述べる。 15のベンチマーク問題、関連するソースコード、および大規模動的最適化における比較研究と競合のために設計されたパフォーマンス指標を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.109331015600185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This document describes the generalized moving peaks benchmark (GMPB) and how it can be used to generate problem instances for continuous large-scale dynamic optimization problems. It presents a set of 15 benchmark problems, the relevant source code, and a performance indicator, designed for comparative studies and competitions in large-scale dynamic optimization. Although its primary purpose is to provide a coherent basis for running competitions, its generality allows the interested reader to use this document as a guide to design customized problem instances to investigate issues beyond the scope of the presented benchmark suite. To this end, we explain the modular structure of the GMPB and how its constituents can be assembled to form problem instances with a variety of controllable characteristics ranging from unimodal to highly multimodal, symmetric to highly asymmetric, smooth to highly irregular, and various degrees of variable interaction and ill-conditioning.
• Abstract（参考訳）: 本論文は、GMPB(Generalized moving peaks benchmark)と、連続した大規模動的最適化問題に対する問題インスタンスの生成方法について述べる。 15のベンチマーク問題、関連するソースコード、および大規模動的最適化における比較研究と競合のために設計されたパフォーマンス指標を提示する。 その主な目的は、競争を実行するための一貫性のある基盤を提供することであるが、その汎用性により、興味のある読者は、この文書をカスタマイズされた問題インスタンスを設計して、提示されたベンチマークスイートの範囲を超えて問題を調査するためのガイドとして使うことができる。 そこで本研究では,gmpbのモジュラー構造と,その構成成分を組み立てることで,ユニモーダルから高マルチモーダル,対称,高非対称,滑らか,高不規則,多変量相互作用や不定形化といった様々な制御可能な特性を持つ問題インスタンスを形成する方法について述べる。

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