論文の概要: Evolutionary Dynamic Optimization Laboratory: A MATLAB Optimization Platform for Education and Experimentation in Dynamic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12644v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 08:37:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 14:46:33.803927
• Title: Evolutionary Dynamic Optimization Laboratory: A MATLAB Optimization Platform for Education and Experimentation in Dynamic Environments
• Title（参考訳）: evolution dynamic optimization laboratory: 動的環境における教育と実験のためのmatlab最適化プラットフォーム
• Authors: Mai Peng, Zeneng She, Delaram Yazdani, Danial Yazdani, Wenjian Luo, Changhe Li, Juergen Branke, Trung Thanh Nguyen, Amir H. Gandomi, Yaochu Jin, Xin Yao
• Abstract要約: 動的進化最適化 LABoratory (EDOLAB) と呼ばれる動的動的最適化アルゴリズム (EDOAs) のためのオープンソースプラットフォームを開発した。 EDOLABには教育目的に使用できる教育モジュールが含まれている。 EDOLABの現行バージョンには25のEDOAと3つの完全なベンチマークジェネレータが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.954334298241793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Many real-world optimization problems possess dynamic characteristics. Evolutionary dynamic optimization algorithms (EDOAs) aim to tackle the challenges associated with dynamic optimization problems. Looking at the existing works, the results reported for a given EDOA can sometimes be considerably different. This issue occurs because the source codes of many EDOAs, which are usually very complex algorithms, have not been made publicly available. Indeed, the complexity of components and mechanisms used in many EDOAs makes their re-implementation error-prone. In this paper, to assist researchers in performing experiments and comparing their algorithms against several EDOAs, we develop an open-source MATLAB platform for EDOAs, called Evolutionary Dynamic Optimization LABoratory (EDOLAB). This platform also contains an education module that can be used for educational purposes. In the education module, the user can observe a) a 2-dimensional problem space and how its morphology changes after each environmental change, b) the behaviors of individuals over time, and c) how the EDOA reacts to environmental changes and tries to track the moving optimum. In addition to being useful for research and education purposes, EDOLAB can also be used by practitioners to solve their real-world problems. The current version of EDOLAB includes 25 EDOAs and three fully-parametric benchmark generators. The MATLAB source code for EDOLAB is publicly available and can be accessed from [https://github.com/EDOLAB-platform/EDOLAB-MATLAB].
• Abstract（参考訳）: 実世界の最適化問題の多くは動的特性を持つ。 進化的動的最適化アルゴリズム(EDOAs)は、動的最適化問題に関連する課題に取り組むことを目的としている。 既存の作業を見ると、あるEDOAに対して報告された結果は、時々かなり異なる。 この問題は、通常非常に複雑なアルゴリズムである多くのEDOAのソースコードが公開されていないためである。 実際、多くのEDOAで使用されるコンポーネントやメカニズムの複雑さは、再実装のエラーを起こします。 本稿では、研究者が実験を行い、そのアルゴリズムを複数のEDOAと比較するのを支援するために、EDOAのためのオープンソースのMATLABプラットフォームであるEvolutionary Dynamic Optimization LABoratory(EDOLAB)を開発した。 このプラットフォームには、教育目的に使用できる教育モジュールも含まれている。 教育モジュールでは、ユーザは観察できる a) 環境の変化ごとに2次元の問題空間とその形態がどう変化するか b) 時間の経過とともに個人が行動すること c) EDOAが環境変化にどのように反応し、動きの最適性を追跡するか。 EDOLABは、研究や教育目的に有用なだけでなく、実践者が現実の問題を解決するためにも利用できる。 現在のEDOLABには25のEDOAと3つの完全なパラメトリックベンチマークジェネレータが含まれている。 EDOLABのMATLABソースコードは公開されており、[https://github.com/EDOLAB-platform/EDOLAB-MATLAB]からアクセスできる。

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