Fugu-MT 論文翻訳(概要): BBOB Instance Analysis: Landscape Properties and Algorithm Performance across Problem Instances

論文の概要: BBOB Instance Analysis: Landscape Properties and Algorithm Performance across Problem Instances

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16318v1
Date: Tue, 29 Nov 2022 15:58:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-30 15:28:15.480925
Title: BBOB Instance Analysis: Landscape Properties and Algorithm Performance across Problem Instances
Title（参考訳）: BBOBインスタンス分析:問題インスタンス間のランドスケープ特性とアルゴリズム性能
Authors: Fu Xing Long and Diederick Vermetten and Bas van Stein and Anna V. Kononova
Abstract要約: 24個の単目的ノイズレス関数からなるブラックボックス最適化ベンチマーク(BBOB)スイートは10年以上にわたって標準であった。我々は,各BBOB問題に対する500インスタンスのセットを考慮し,BBOBインスタンス作成プロトコルを検討する。本稿では,BBOBインスタンスにまたがる景観特徴の分布が,多数の問題に対して非常に多様であることを示す。
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: Benchmarking is a key aspect of research into optimization algorithms, and as such the way in which the most popular benchmark suites are designed implicitly guides some parts of algorithm design. One of these suites is the black-box optimization benchmarking (BBOB) suite of 24 single-objective noiseless functions, which has been a standard for over a decade. Within this problem suite, different instances of a single problem can be created, which is beneficial for testing the stability and invariance of algorithms under transformations. In this paper, we investigate the BBOB instance creation protocol by considering a set of 500 instances for each BBOB problem. Using exploratory landscape analysis, we show that the distribution of landscape features across BBOB instances is highly diverse for a large set of problems. In addition, we run a set of eight algorithms across these 500 instances, and investigate for which cases statistically significant differences in performance occur. We argue that, while the transformations applied in BBOB instances do indeed seem to preserve the high-level properties of the functions, their difference in practice should not be overlooked, particularly when treating the problems as box-constrained instead of unconstrained.
Abstract（参考訳）: ベンチマークは最適化アルゴリズムの研究の重要な側面であり、最も人気のあるベンチマークスイートが暗黙的にアルゴリズム設計の一部を導く方法で設計されている。これらのスイートの1つは、ブラックボックス最適化ベンチマーク(BBOB)スイートで、24個の単目的ノイズレス関数が10年以上にわたって標準であった。この問題スイートでは、単一の問題の異なるインスタンスが作成できるため、変換下のアルゴリズムの安定性と不変性をテストするのに有用である。本稿では,各BBOB問題に対する500インスタンスの集合を考慮したBBOBインスタンス生成プロトコルについて検討する。探索ランドスケープ解析を用いて,BBOBインスタンスにまたがる景観特徴の分布は,多くの問題に対して非常に多様であることを示す。さらに,これら500インスタンスにわたって8つのアルゴリズムセットを実行し,どのケースでパフォーマンスに有意な差が生じたかを調査した。 BBOBのインスタンスに適用される変換は、関数の高レベルな性質を実際に保持しているように見えるが、特に制約のない問題ではなく、ボックスに制限された問題として扱う場合、それらの実践上の違いは見過ごされるべきではない。

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