論文の概要: Component-wise Analysis of Automatically Designed Multiobjective Algorithms on Constrained Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13447v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 04:35:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 22:16:14.545540
• Title: Component-wise Analysis of Automatically Designed Multiobjective Algorithms on Constrained Problems
• Title（参考訳）: 制約問題に対する自動設計多目的アルゴリズムのコンポーネントワイズ解析
• Authors: Yuri Lavinas and Gabriela Ochoa and Claus Aranha
• Abstract要約: 本研究では,自動設計アルゴリズムの最終的な構成が与える影響を調査するための新しい手法を提案する。 本手法は,9つの制約付き問題に対して,iraceパッケージによって設計された分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)に応用する。 その結果、最も影響力のあるコンポーネントは再起動と更新の戦略であり、パフォーマンスが向上し、メトリック値がより異なることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The performance of multiobjective algorithms varies across problems, making it hard to develop new algorithms or apply existing ones to new problems. To simplify the development and application of new multiobjective algorithms, there has been an increasing interest in their automatic design from component parts. These automatically designed metaheuristics can outperform their human-developed counterparts. However, it is still uncertain what are the most influential components leading to their performance improvement. This study introduces a new methodology to investigate the effects of the final configuration of an automatically designed algorithm. We apply this methodology to a well-performing Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition (MOEA/D) designed by the irace package on nine constrained problems. We then contrast the impact of the algorithm components in terms of their Search Trajectory Networks (STNs), the diversity of the population, and the hypervolume. Our results indicate that the most influential components were the restart and update strategies, with higher increments in performance and more distinct metric values. Also, their relative influence depends on the problem difficulty: not using the restart strategy was more influential in problems where MOEA/D performs better; while the update strategy was more influential in problems where MOEA/D performs the worst.
• Abstract（参考訳）: 多目的アルゴリズムの性能は問題によって異なり、新しいアルゴリズムを開発したり、既存のアルゴリズムを新しい問題に適用することは困難である。 新しい多目的アルゴリズムの開発と適用を単純化するために、コンポーネント部品からの自動設計への関心が高まっている。 これらの自動設計メタヒューリスティックは、人間が開発したものよりも優れている。 しかし、パフォーマンス改善につながる最も影響力のあるコンポーネントは何かはまだ不明である。 本研究は,自動設計アルゴリズムの最終的な構成の影響を調べるための新しい手法を提案する。 本手法は,9つの制約付き問題に対して,iraceパッケージによって設計された分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)に応用する。 次に, 探索軌道ネットワーク(stn), 集団の多様性, ハイパーボリュームの観点から, アルゴリズム成分の影響を比較検討した。 その結果、最も影響力のあるコンポーネントは再起動と更新の戦略であり、パフォーマンスが向上し、メトリック値がより異なることが示唆された。 また、それらの相対的な影響は、MOEA/Dが優れている問題では再起動戦略を使わず、MOEA/Dが最悪の問題では更新戦略の方が影響を受けていた。

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