論文の概要: A Local Optima Network View of Real Function Fitness Landscapes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10254v1
- Date: Tue, 20 Dec 2022 14:02:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-21 16:04:30.896781
- Title: A Local Optima Network View of Real Function Fitness Landscapes
- Title（参考訳）: 実関数性景観の局所最適ネットワークビュー
- Authors: Marco Tomassini
- Abstract要約: 局所最適ネットワークモデルは過去に最適化問題に関連して有用であることが証明された。
このモデルは,解析や可視化が容易な関数空間の相補的なビューを提供する。
特に,アルゴリズムの性能に代表される関数の硬さは,対応する局所最適ネットワークのグラフ特性と強く関係していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The local optima network model has proved useful in the past in connection
with combinatorial optimization problems. Here we examine its extension to the
real continuous function domain. Through a sampling process, the model builds a
weighted directed graph which captures the function's minima basin structure
and its interconnection and which can be easily manipulated with the help of
complex networks metrics. We show that the model provides a complementary view
of function spaces that is easier to analyze and visualize, especially at
higher dimension. In particular, we show that function hardness as represented
by algorithm performance, is strongly related to several graph properties of
the corresponding local optima network, opening the way for a classification of
problem difficulty according to the corresponding graph structure and with
possible extensions in the design of better metaheuristic approaches.
- Abstract（参考訳）: 局所オプティマネットワークモデルは, 組合せ最適化問題に関連して, 過去に有用であることが証明された。
ここでは、実連続函数領域への拡張を検討する。
サンプリングプロセスを通じて、モデルは関数のミニマ盆地構造とその相互接続を捉え、複雑なネットワークメトリクスの助けを借りて容易に操作できる重み付き有向グラフを構築する。
このモデルは,特に高次元において,解析や可視化が容易な関数空間の相補的なビューを提供することを示す。
特に,アルゴリズムの性能に代表される関数の硬さは,対応する局所最適ネットワークのいくつかのグラフ特性と強く関係していることを示し,対応するグラフ構造に従って問題難度を分類し,メタヒューリスティックなアプローチの設計の拡張の可能性を示した。
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