論文の概要: Analysis of modular CMA-ES on strict box-constrained problems in the
SBOX-COST benchmarking suite
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15102v1
- Date: Wed, 24 May 2023 12:37:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-05-25 15:46:03.123024
- Title: Analysis of modular CMA-ES on strict box-constrained problems in the
SBOX-COST benchmarking suite
- Title（参考訳）: SBOX-COSTベンチマークスイートにおける厳密なボックス制約問題に対するモジュラCMA-ESの解析
- Authors: Diederick Vermetten and Manuel L\'opez-Ib\'a\~nez and Olaf Mersmann
and Richard Allmendinger and Anna V. Kononova
- Abstract要約: ボックス制約は決定変数の領域を制限し、現実世界の最適化問題に共通する。
COCO/BBOBのような既存のベンチマークスイートは、実現不可能なソリューションの評価を可能にする。
本稿では,厳密なボックス制約付きベンチマークスイート(SBOX-COST)の初期研究について述べる。
予想とは裏腹に、飽和によるボックス制約の扱いは、それを処理しないよりも必ずしも良いものではない、ということが分かっています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Box-constraints limit the domain of decision variables and are common in
real-world optimization problems, for example, due to physical, natural or
spatial limitations. Consequently, solutions violating a box-constraint may not
be evaluable. This assumption is often ignored in the literature, e.g.,
existing benchmark suites, such as COCO/BBOB, allow the optimizer to evaluate
infeasible solutions. This paper presents an initial study on the
strict-box-constrained benchmarking suite (SBOX-COST), which is a variant of
the well-known BBOB benchmark suite that enforces box-constraints by returning
an invalid evaluation value for infeasible solutions. Specifically, we want to
understand the performance difference between BBOB and SBOX-COST as a function
of two initialization methods and six constraint-handling strategies all tested
with modular CMA-ES. We find that, contrary to what may be expected, handling
box-constraints by saturation is not always better than not handling them at
all. However, across all BBOB functions, saturation is better than not
handling, and the difference increases with the number of dimensions. Strictly
enforcing box-constraints also has a clear negative effect on the performance
of classical CMA-ES (with uniform random initialization and no constraint
handling), especially as problem dimensionality increases.
- Abstract（参考訳）: ボックス制約は決定変数の領域を制限し、例えば物理的、自然的、空間的制限のために現実世界の最適化問題に共通する。
したがって、ボックス制約に違反する解は回避できない。
この仮定は、COCO/BBOBのような既存のベンチマークスイートのような文献では無視されることが多く、オプティマイザは実現不可能なソリューションを評価することができる。
本稿では,bbobベンチマークスイートの変種であるstrict-box-constrained benchmarking suite(sbox-cost)に関する初期研究について述べる。
具体的には,BBOBとSBOX-COSTのパフォーマンス差を2つの初期化法と6つの制約処理戦略の関数として理解したい。
期待に反して、飽和によるbox-constraintsの処理は、まったく処理しないよりも必ずしもよいものではないことが分かっています。
しかしながら、すべてのBBOB関数において、飽和度は処理しないよりも優れており、その差は次元の数によって増加する。
厳密なボックス制約は、特に問題次元が増加するにつれて、古典的なcma-esの性能に明確な負の影響(均一なランダム初期化と制約ハンドリングがない)を持つ。
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