論文の概要: Multi-Modal Optimization with k-Cluster Big Bang-Big Crunch Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06153v1
- Date: Thu, 21 Dec 2023 06:16:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 13:07:35.079870
- Title: Multi-Modal Optimization with k-Cluster Big Bang-Big Crunch Algorithm
- Title（参考訳）: kクラスタビッグバン大Crunchアルゴリズムによるマルチモーダル最適化
- Authors: Kemal Erdem Yenin, Reha Oguz Sayin, Kuzey Arar, Kadir Kaan Atalay, and
Fabio Stroppa
- Abstract要約: 本稿では,クラスタリング,すなわちk-BBBCに基づくBig Bang-Big Crunchアルゴリズムのマルチモーダル最適化版を提案する。
このアルゴリズムは全人口の完全な収束を保証し、特定の問題に対する局所最適化の99%を平均で取得する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7639610349097473
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-modal optimization is often encountered in engineering problems,
especially when different and alternative solutions are sought. Evolutionary
algorithms can efficiently tackle multi-modal optimization thanks to their
features such as the concept of population, exploration/exploitation, and being
suitable for parallel computation.
This paper introduces a multi-modal optimization version of the Big Bang-Big
Crunch algorithm based on clustering, namely, k-BBBC. This algorithm guarantees
a complete convergence of the entire population, retrieving on average the 99\%
of local optima for a specific problem. Additionally, we introduce two
post-processing methods to (i) identify the local optima in a set of retrieved
solutions (i.e., a population), and (ii) quantify the number of correctly
retrieved optima against the expected ones (i.e., success rate).
Our results show that k-BBBC performs well even with problems having a large
number of optima (tested on 379 optima) and high dimensionality (tested on 32
decision variables). When compared to other multi-modal optimization methods,
it outperforms them in terms of accuracy (in both search and objective space)
and success rate (number of correctly retrieved optima) -- especially when
elitism is applied. Lastly, we validated our proposed post-processing methods
by comparing their success rate to the actual one. Results suggest that these
methods can be used to evaluate the performance of a multi-modal optimization
algorithm by correctly identifying optima and providing an indication of
success -- without the need to know where the optima are located in the search
space.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル最適化は工学的な問題、特に異なる代替解を求める場合にしばしば発生する。
進化的アルゴリズムは、集団の概念、探索/探索、並列計算などの特徴により、効率的にマルチモーダル最適化に取り組むことができる。
本稿では,クラスタリング,すなわちk-BBBCに基づくBig Bang-Big Crunchアルゴリズムのマルチモーダル最適化版を提案する。
このアルゴリズムは全人口の完全な収束を保証し、特定の問題に対する局所最適値の99\%を平均で取得する。
さらに,2つのポストプロセッシング手法を導入する。
一 回収された一組の溶液(すなわち人口)における局所最適性を識別し、
(ii) 期待値(すなわち成功率)に対して正しく回収された最適値の数を定量化する。
その結果, k-BBBC は, 多数の最適度(379オプティマで検証)と高次元性(32個の決定変数で検証)を有する問題においても良好な性能を示した。
他のマルチモーダル最適化手法と比較すると、特にエリート主義を適用した場合、精度(探索空間と目的空間の両方)と成功率(正しい最適値の値)でそれらを上回ります。
最後に,提案手法の実際の成功率と比較し,提案手法の有効性を検証した。
これらの手法は,探索空間に最適な位置を知ることなく,最適性を正しく同定し,成功を示すことによって,マルチモーダル最適化アルゴリズムの性能評価に有効であることが示唆された。
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