論文の概要: MA-BBOB: Many-Affine Combinations of BBOB Functions for Evaluating AutoML Approaches in Noiseless Numerical Black-Box Optimization Contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10627v1
• Date: Sun, 18 Jun 2023 19:32:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 19:36:50.193694
• Title: MA-BBOB: Many-Affine Combinations of BBOB Functions for Evaluating AutoML Approaches in Noiseless Numerical Black-Box Optimization Contexts
• Title（参考訳）: MA-BBOB:ノイズのない数値ブラックボックス最適化文脈における自動ML手法の評価のためのBBOB関数の多要素結合
• Authors: Diederick Vermetten, Furong Ye, Thomas B\"ack, Carola Doerr
• Abstract要約: (MA-)BBOBは、一般公開のIOHファウンサープラットフォーム上に構築されている。 パフォーマンス分析と視覚化のためのインタラクティブなIOHanalyzerモジュールへのアクセスを提供し、(MA-)BBOB関数で利用可能なリッチで成長中のデータコレクションとの比較を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8258451067861933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extending a recent suggestion to generate new instances for numerical black-box optimization benchmarking by interpolating pairs of the well-established BBOB functions from the COmparing COntinuous Optimizers (COCO) platform, we propose in this work a further generalization that allows multiple affine combinations of the original instances and arbitrarily chosen locations of the global optima. We demonstrate that the MA-BBOB generator can help fill the instance space, while overall patterns in algorithm performance are preserved. By combining the landscape features of the problems with the performance data, we pose the question of whether these features are as useful for algorithm selection as previous studies suggested. MA-BBOB is built on the publicly available IOHprofiler platform, which facilitates standardized experimentation routines, provides access to the interactive IOHanalyzer module for performance analysis and visualization, and enables comparisons with the rich and growing data collection available for the (MA-)BBOB functions.
• Abstract（参考訳）: 連続最適化(coco)プラットフォームから確立されたbbob関数のペアを補間することにより、数値ブラックボックス最適化ベンチマークのための新しいインスタンスを生成するための最近の提案を拡張し、本研究では、元のインスタンスと任意に選択されたグローバルオプティマの複数のアフィン結合を可能にするさらなる一般化を提案する。 ma-bbobジェネレータがインスタンス空間を満たし、アルゴリズム性能の全体的なパターンが保存されていることを実証する。 課題のランドスケープ特徴と性能データを組み合わせることで,これらの特徴がアルゴリズムの選択に有用かどうかを従来の研究が示唆したように疑問視する。 MA-BBOBは、標準化された実験ルーチンを促進し、パフォーマンス分析と視覚化のためにインタラクティブなIOHanalyzerモジュールへのアクセスを提供し、(MA-)BBOB関数で利用可能なリッチで成長するデータコレクションとの比較を可能にする。

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