論文の概要: EDOLAB: An Open-Source Platform for Education and Experimentation with Evolutionary Dynamic Optimization Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12644v2
• Date: Sun, 15 Dec 2024 02:19:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:51:35.640006
• Title: EDOLAB: An Open-Source Platform for Education and Experimentation with Evolutionary Dynamic Optimization Algorithms
• Title（参考訳）: EDOLAB:進化的動的最適化アルゴリズムによる教育と実験のためのオープンソースプラットフォーム
• Authors: Mai Peng, Delaram Yazdani, Zeneng She, Danial Yazdani, Wenjian Luo, Changhe Li, Juergen Branke, Trung Thanh Nguyen, Amir H. Gandomi, Shengxiang Yang, Yaochu Jin, Xin Yao,
• Abstract要約: 既存の文献では、あるEDOAに対して報告された結果は大きく異なる可能性がある。 この矛盾は、通常複雑である多くのEDOAのソースコードが公開されていないために生じることが多い。 我々はEvolutionary Dynamic Optimization LABoratory (EDOLAB)というオープンソースのプラットフォームを開発した。 このプラットフォームは研究を促進するだけでなく、教育目的のために設計された教育モジュールも備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.431498507625502
• License:
• Abstract: Many real-world optimization problems exhibit dynamic characteristics, posing significant challenges for traditional optimization techniques. Evolutionary Dynamic Optimization Algorithms (EDOAs) are designed to address these challenges effectively. However, in existing literature, the reported results for a given EDOA can vary significantly. This inconsistency often arises because the source codes for many EDOAs, which are typically complex, have not been made publicly available, leading to error-prone re-implementations. To support researchers in conducting experiments and comparing their algorithms with various EDOAs, we have developed an open-source MATLAB platform called the Evolutionary Dynamic Optimization LABoratory (EDOLAB). This platform not only facilitates research but also includes an educational module designed for instructional purposes. The education module allows users to observe: a) a 2-dimensional problem space and its morphological changes following each environmental change, b) the behaviors of individuals over time, and c) how the EDOA responds to environmental changes and tracks the moving optimum. The current version of EDOLAB features 25 EDOAs and four fully parametric benchmark generators. The MATLAB source code for EDOLAB is publicly available and can be accessed from [https://github.com/Danial-Yazdani/EDOLAB-MATLAB].
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界の最適化問題には動的な特徴があり、従来の最適化手法には大きな課題がある。 進化的動的最適化アルゴリズム(EDOAs)はこれらの課題に効果的に対処するために設計されている。 しかし、既存の文献では、あるEDOAについて報告された結果は大きく異なる可能性がある。 この矛盾は、一般的に複雑である多くのEDOAのソースコードが公開されていないために起こり、エラーを起こしやすい再実装につながったためである。 研究者が実験を行い,それらのアルゴリズムを様々なEDOAと比較するために,進化動的最適化(EDOLAB)と呼ばれるオープンソースのMATLABプラットフォームを開発した。 このプラットフォームは研究を促進するだけでなく、教育目的のために設計された教育モジュールも備えている。 教育モジュールは、ユーザが観察できる。 a) 環境変化に伴う2次元問題空間及びその形態変化 b) 時間の経過とともに個人が行動すること、及び c) EDOAが環境変化にどのように反応し、移動の最適性を追跡するか。 EDOLABの現行バージョンは25のEDOAと4つの完全なパラメトリックベンチマークジェネレータを備えている。 EDOLABのMATLABソースコードは公開されており、[https://github.com/Danial-Yazdani/EDOLAB-MATLAB]からアクセスできる。

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