Fugu-MT 論文翻訳(概要): Review of Parameter Tuning Methods for Nature-Inspired Algorithms

論文の概要: Review of Parameter Tuning Methods for Nature-Inspired Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15965v1
Date: Wed, 30 Aug 2023 11:41:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-31 13:33:43.135693
Title: Review of Parameter Tuning Methods for Nature-Inspired Algorithms
Title（参考訳）: 自然感性アルゴリズムにおけるパラメータ調整法の検討
Authors: Geethu Joy, Christian Huyck, Xin-She Yang
Abstract要約: この章では、パラメータチューニングの主要な方法をいくつかレビューし、パラメータチューニングの最新開発に関する重要な問題を強調します。いくつかのオープンな問題も今後の研究の推奨事項として議論されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4042211166197214
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Almost all optimization algorithms have algorithm-dependent parameters, and the setting of such parameter values can largely influence the behaviour of the algorithm under consideration. Thus, proper parameter tuning should be carried out to ensure the algorithm used for optimization may perform well and can be sufficiently robust for solving different types of optimization problems. This chapter reviews some of the main methods for parameter tuning and then highlights the important issues concerning the latest development in parameter tuning. A few open problems are also discussed with some recommendations for future research.
Abstract（参考訳）: ほぼ全ての最適化アルゴリズムはアルゴリズムに依存したパラメータを持ち、そのようなパラメータ値の設定はアルゴリズムの振る舞いに大きく影響する。したがって、最適化に使用されるアルゴリズムがうまく機能し、異なるタイプの最適化問題を解くのに十分な堅牢性を持つように、適切なパラメータチューニングを行う必要がある。本章ではパラメータチューニングの主要な方法をいくつか検討し、パラメータチューニングの最新開発に関する重要な問題を取り上げる。いくつかのオープンな問題も今後の研究の推奨事項として議論されている。

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