論文の概要: GBO:AMulti-Granularity Optimization Algorithm via Granular-ball for Continuous Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12807v2
• Date: Tue, 18 Feb 2025 10:07:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 20:12:08.368998
• Title: GBO:AMulti-Granularity Optimization Algorithm via Granular-ball for Continuous Problems
• Title（参考訳）: GBO:連続問題に対するグラニュラーボールによるAmulti-Granularity Optimizationアルゴリズム
• Authors: Shuyin Xia, Xinyu Lin, Guan Wang, De-Gang Chen, Sen Zhao, Guoyin Wang, Jing Liang,
• Abstract要約: 本稿では, グラニュラーボール最適化(GBO)アルゴリズムを新たに提案する。 最適化のために従来の点の代わりにグラニュラーボールを使用すると、ランダム検索プロセスの多様性とロバスト性が増大する。 一般的なベンチマークの実験では、GBOは一般的な進化的アルゴリズムや進化的アルゴリズムよりも優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.229944332377755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimization problems aim to find the optimal solution, which is becoming increasingly complex and difficult to solve. Traditional evolutionary optimization methods always overlook the granular characteristics of solution space. In the real scenario of numerous optimizations, the solution space is typically partitioned into sub-regions characterized by varying degree distributions. These sub-regions present different granularity characteristics at search potential and difficulty. Considering the granular characteristics of the solution space, the number of coarse-grained regions is smaller than the number of points, so the calculation is more efficient. On the other hand, coarse-grained characteristics are not easily affected by fine-grained sample points, so the calculation is more robust. To this end, this paper proposes a new multi-granularity evolutionary optimization method, namely the Granular-ball Optimization (GBO) algorithm, which characterizes and searches the solution space from coarse to fine. Specifically, using granular-balls instead of traditional points for optimization increases the diversity and robustness of the random search process. At the same time, the search range in different iteration processes is limited by the radius of granular-balls, covering the solution space from large to small. The mechanism of granular-ball splitting is applied to continuously split and evolve the large granular-balls into smaller ones for refining the solution space. Extensive experiments on commonly used benchmarks have shown that GBO outperforms popular and advanced evolutionary algorithms. The code can be found in the supporting materials.
• Abstract（参考訳）: 最適化問題は、ますます複雑で解決が難しい最適解を見つけることを目的としている。 従来の進化的最適化手法は、常に解空間の粒度の特性を見落としている。 多数の最適化の実際のシナリオでは、解空間は典型的に様々な次数分布によって特徴づけられる部分領域に分割される。 これらのサブリージョンは、探索電位と難易度において異なる粒度特性を示す。 解空間の粒度特性を考えると、粗粒領域の数は点の数より小さいので、計算はより効率的である。 一方, 粗粒度特性は微細な試料点の影響を受けにくいため, より堅牢である。 そこで本研究では, 粒界最適化(GBO)アルゴリズムを新たに提案し, 解空間を粗さから細さに特徴付け, 探索する手法を提案する。 具体的には、従来の最適化点の代わりにグラニュラーボールを使用することで、ランダム検索プロセスの多様性とロバスト性を高める。 同時に、異なる反復過程における探索範囲は粒度ボールの半径によって制限され、解空間を大から小にカバーする。 グラニュラーボール分割のメカニズムは、溶液空間を精製するために、大きなグラニュラーボールを連続的に分割し、より小さなものに進化させるのに応用される。 一般的なベンチマークでの大規模な実験により、GBOは一般的な進化的アルゴリズムや進化的アルゴリズムよりも優れていることが示されている。 コードは、サポート材料で見つけることができます。

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