論文の概要: Quality Indicators for Preference-based Evolutionary Multi-objective
Optimization Using a Reference Point: A Review and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12148v1
- Date: Sat, 28 Jan 2023 10:21:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 18:47:05.709647
- Title: Quality Indicators for Preference-based Evolutionary Multi-objective
Optimization Using a Reference Point: A Review and Analysis
- Title（参考訳）: 基準点を用いた参照型進化的多目的最適化のための品質指標:レビューと分析
- Authors: Ryoji Tanabe and Ke Li
- Abstract要約: 参照点を用いた選好に基づく進化的多目的最適化アルゴリズムのベンチマークのために、いくつかの品質指標が提案されている。
本稿では、参照点を用いた嗜好に基づく進化的多目的最適化のための既存の関心領域と品質指標についてレビューする。
選好に基づく進化的多目的最適化アルゴリズムのランク付けは品質指標の選択に大きく依存することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.760976250387322
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Some quality indicators have been proposed for benchmarking preference-based
evolutionary multi-objective optimization algorithms using a reference point.
Although a systematic review and analysis of the quality indicators are helpful
for both benchmarking and practical decision-making, neither has been
conducted. In this context, first, this paper reviews existing regions of
interest and quality indicators for preference-based evolutionary
multi-objective optimization using the reference point. We point out that each
quality indicator was designed for a different region of interest. Then, this
paper investigates the properties of the quality indicators. We demonstrate
that an achievement scalarizing function value is not always consistent with
the distance from a solution to the reference point in the objective space. We
observe that the regions of interest can be significantly different depending
on the position of the reference point and the shape of the Pareto front. We
identify undesirable properties of some quality indicators. We also show that
the ranking of preference-based evolutionary multi-objective optimization
algorithms significantly depends on the choice of quality indicators.
- Abstract（参考訳）: 参照点を用いた選好に基づく進化的多目的最適化アルゴリズムのための品質指標がいくつか提案されている。
品質指標の体系的なレビューと分析は、ベンチマークと実用的な意思決定の両方に役立つが、どちらも実施されていない。
本稿では,まず,既存の関心領域と基準点を用いた嗜好に基づく進化的多目的最適化のための品質指標について概説する。
各品質指標は異なる関心領域のために設計されていると指摘する。
そこで本研究では,品質指標の特性について検討する。
目的空間における解から基準点までの距離は,達成度スカラー化関数値が必ずしも一致しないことを示す。
我々は、基準点の位置とパレート前面の形状によって、興味のある領域が著しく異なることを観察する。
いくつかの品質指標の望ましくない性質を識別する。
また,選好に基づく進化的多目的最適化アルゴリズムのランク付けは,品質指標の選択に大きく依存することを示した。
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