論文の概要: A Survey on Automated Design of Metaheuristic Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06532v1
- Date: Sun, 12 Mar 2023 01:20:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 18:21:39.614457
- Title: A Survey on Automated Design of Metaheuristic Algorithms
- Title（参考訳）: メタヒューリスティックアルゴリズムの自動設計に関する調査
- Authors: Qi Zhao, Qiqi Duan, Bai Yan, Shi Cheng, Yuhui Shi
- Abstract要約: 本稿ではメタヒューリスティックアルゴリズムの自動設計の形式化,方法論,課題,研究動向について概説する。
まず,メタヒューリスティックアルゴリズムの自動設計の概念を提示し,自動設計プロセスを4つの部分に抽象化することで分類を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.24321928828649
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Metaheuristic algorithms have attracted wide attention from academia and
industry due to their capability of conducting search independent of problem
structures and problem domains. Often, human experts are requested to manually
tailor algorithms to fit for solving a targeted problem. The manual tailoring
process may be laborious, error-prone, and require intensive specialized
knowledge. This gives rise to increasing interests and demands for automated
design of metaheuristic algorithms with less human intervention. The automated
design could make high-performance algorithms accessible to a much broader
range of researchers and practitioners; and by leveraging computing power to
fully explore the potential design choices, automated design could reach or
even surpass human-level design. This paper presents a broad picture of the
formalization, methodologies, challenges, and research trends of automated
design of metaheuristic algorithms, by conducting a survey on the common
grounds and representative techniques in this field. In the survey, we first
present the concept of automated design of metaheuristic algorithms and provide
a taxonomy by abstracting the automated design process into four parts, i.e.,
design space, design strategies, performance evaluation strategies, and
targeted problems. Then, we overview the techniques concerning the four parts
of the taxonomy and discuss their strengths, weaknesses, challenges, and
usability, respectively. Finally, we present research trends in this field.
- Abstract（参考訳）: メタヒューリスティックなアルゴリズムは,問題構造や問題領域に依存しない探索を行う能力から,学界や産業から広く注目を集めている。
多くの場合、人間の専門家は目標とする問題を解決するアルゴリズムを手動で調整するよう要求される。
手動の調整プロセスは手間がかかり、エラーが発生しやすく、集中的な専門知識を必要とする。
これにより、人間の介入が少ないメタヒューリスティックアルゴリズムの自動設計に対する関心や要求が高まる。
この自動設計によって、より広い範囲の研究者や実践者が高性能なアルゴリズムを利用できるようになり、計算能力を活用して潜在的な設計選択を完全に探求することで、自動設計は人間レベルの設計に到達したり、超えたりすることができる。
本稿では,メタヒューリスティックアルゴリズムの自動設計の形式化,方法論,課題,研究動向について,この分野における共通基盤と代表的手法に関する調査を行った。
本調査では,メタヒューリスティックアルゴリズムの自動設計の概念をまず提示し,自動設計プロセスを設計空間,設計戦略,性能評価戦略,対象問題といった4つの部分に抽象化して分類する。
次に,分類学の4つの部分に関するテクニックを概観し,それぞれの強み,弱み,課題,ユーザビリティについて論じる。
最後に,この分野の研究動向を紹介する。
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