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/2301.12148v3
- Date: Tue, 26 Sep 2023 04:55:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 18:17:01.319138
- 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: 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依存することを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.074835777266041
- 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 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キングは品質指標の選択に依存することを示した。
関連論文リスト
- Improving Point-based Crowd Counting and Localization Based on Auxiliary Point Guidance [59.71186244597394]
本稿では,提案手法における提案対象マッチングの安定化に有効な手法を提案する。
本稿では,提案手法の選択と最適化のために,Auxiliary Point Guidance (APG)を提案する。
また,多様な群集シナリオにおける適応的特徴抽出を可能にするために,IFI(Implicit Feature Interpolation)を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-17T07:23:27Z) - Is Reference Necessary in the Evaluation of NLG Systems? When and Where? [58.52957222172377]
基準自由度は人間の判断と高い相関を示し,言語品質の低下に対する感度が高いことを示す。
本研究は,自動測定の適切な適用方法と,測定値の選択が評価性能に与える影響について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T10:31:11Z) - Towards Assessing Spread in Sets of Software Architecture Designs [2.2120851074630177]
本稿では,建築的特徴を考慮し,選択肢の多様性を評価するスプレッドの品質指標を提案する。
文献から得られたデータセットにアーキテクチャ品質指標をどのように適用できるかを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T13:52:39Z) - Interactive Hyperparameter Optimization in Multi-Objective Problems via
Preference Learning [65.51668094117802]
我々は多目的機械学習(ML)に適した人間中心型対話型HPO手法を提案する。
ユーザが自分のニーズに最も適した指標を推測する代わりに、私たちのアプローチは自動的に適切な指標を学習します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-07T09:22:05Z) - Gap-closing Matters: Perceptual Quality Evaluation and Optimization of Low-Light Image Enhancement [55.8106019031768]
低照度画像強調手法の最適化は、エンドユーザーが認識する視覚的品質によって導かれるべきであるという研究コミュニティの見解が高まりつつある。
主観的品質と客観的品質を体系的に評価するためのギャップ閉鎖フレームワークを提案する。
提案手法の有効性を,画質予測の精度と画像強調の知覚品質の両面から検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T15:57:03Z) - A Survey of Parameters Associated with the Quality of Benchmarks in NLP [24.6240575061124]
最近の研究では、モデルがいくつかの人気のあるベンチマークに対して、望ましいタスクを本当に学習することなく、刺激的なバイアスに過度に適合していることが示されている。
これらの問題に対する潜在的な解決策 - 量的定量化品質 - は、まだ未検討のままである。
ベンチマークのバイアスにつながる様々な相互作用を表現できる特定の言語特性を特定することで、メトリックへの第一歩を踏み出します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T06:44:14Z) - Blind Quality Assessment of 3D Dense Point Clouds with Structure Guided
Resampling [71.68672977990403]
本研究では,3次元高密度点雲の知覚的視覚的品質を自動評価するために,Structure Guided Resampling (SGR) を用いた客観的点雲品質指標を提案する。
提案するSGRは,参照情報の不要な汎用ブラインド品質評価手法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-31T02:42:55Z) - Maximizing Welfare with Incentive-Aware Evaluation Mechanisms [18.304048425012503]
本稿では,その特徴をコストで修正できる戦略的個人によって,入力が制御される評価問題を提案する。
学習者は特徴を部分的に観察することしかできず、品質スコアに関して個人を分類することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-03T19:00:43Z) - An Analysis of Quality Indicators Using Approximated Optimal
Distributions in a Three-dimensional Objective Space [7.81768535871051]
品質指標は進化的多目的最適化アルゴリズムのベンチマークにおいて重要な役割を果たす。
特にその理論的性質が不明な場合、各品質指標の最適分布を得るのは難しい。
本研究では,8種類の3目的問題に対して近似した最適分布を用いて,9つの品質指標を解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-27T08:30:43Z) - Towards Model-Agnostic Post-Hoc Adjustment for Balancing Ranking
Fairness and Algorithm Utility [54.179859639868646]
Bipartiteランキングは、ラベル付きデータから正の個人よりも上位の個人をランク付けするスコアリング機能を学ぶことを目的としている。
学習したスコアリング機能が、異なる保護グループ間で体系的な格差を引き起こすのではないかという懸念が高まっている。
本稿では、二部構成のランキングシナリオにおいて、それらのバランスをとるためのモデル後処理フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T10:08:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。