論文の概要: Efficient Multiplayer Battle Game Optimizer for Adversarial Robust Neural Architecture Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10100v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 08:45:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 17:59:52.059777
- Title: Efficient Multiplayer Battle Game Optimizer for Adversarial Robust Neural Architecture Search
- Title（参考訳）: 対戦型ロバストニューラルネットワーク探索のための効率的なマルチプレイヤーバトルゲーム最適化
- Authors: Rui Zhong, Yuefeng Xu, Chao Zhang, Jun Yu,
- Abstract要約: 本稿では,効率的なマルチプレイヤーバトルゲーム(EMBGO)として知られるメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
この研究の背後にある動機は、元のMBGOの欠点を正す必要があることにある。
EMBGOは、移動と戦闘フェーズを統合することでこれらの制限を緩和し、元の最適化フレームワークを簡素化し、探索効率を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.109964882720249
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces a novel metaheuristic algorithm, known as the efficient multiplayer battle game optimizer (EMBGO), specifically designed for addressing complex numerical optimization tasks. The motivation behind this research stems from the need to rectify identified shortcomings in the original MBGO, particularly in search operators during the movement phase, as revealed through ablation experiments. EMBGO mitigates these limitations by integrating the movement and battle phases to simplify the original optimization framework and improve search efficiency. Besides, two efficient search operators: differential mutation and L\'evy flight are introduced to increase the diversity of the population. To evaluate the performance of EMBGO comprehensively and fairly, numerical experiments are conducted on benchmark functions such as CEC2017, CEC2020, and CEC2022, as well as engineering problems. Twelve well-established MA approaches serve as competitor algorithms for comparison. Furthermore, we apply the proposed EMBGO to the complex adversarial robust neural architecture search (ARNAS) tasks and explore its robustness and scalability. The experimental results and statistical analyses confirm the efficiency and effectiveness of EMBGO across various optimization tasks. As a potential optimization technique, EMBGO holds promise for diverse applications in real-world problems and deep learning scenarios. The source code of EMBGO is made available in \url{https://github.com/RuiZhong961230/EMBGO}.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な数値最適化タスクに特化して設計された,効率的なマルチプレイヤーバトルゲームオプティマイザ(EMBGO)と呼ばれるメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
この研究の背後にある動機は、アブレーション実験で明らかになったように、元のMBGO、特に運動期における探索オペレーターの欠点を正す必要があることにある。
EMBGOは、移動と戦闘フェーズを統合することでこれらの制限を緩和し、元の最適化フレームワークを簡素化し、探索効率を向上させる。
さらに、差分突然変異とL''evyフライトという2つの効率的な探索演算子を導入し、個体数の多様性を高める。
EMBGOの性能を包括的かつ公平に評価するために,CEC2017,CEC2020,CEC2022などのベンチマーク関数および工学的問題に対して数値実験を行った。
12の確立されたMAアプローチは、比較のための競合アルゴリズムとして機能する。
さらに,提案したEMBGOを,ARNASタスクに応用し,その堅牢性と拡張性について検討する。
実験結果と統計的解析により,様々な最適化タスクにおけるEMBGOの有効性と有効性を確認した。
潜在的な最適化手法として、EMBGOは現実世界の問題やディープラーニングのシナリオにおける多様な応用を約束している。
EMBGOのソースコードは \url{https://github.com/RuiZhong961230/EMBGO} で公開されている。
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