論文の概要: Using the Empirical Attainment Function for Analyzing Single-objective Black-box Optimization Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02031v2
• Date: Sun, 15 Sep 2024 06:28:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-18 02:35:35.521709
• Title: Using the Empirical Attainment Function for Analyzing Single-objective Black-box Optimization Algorithms
• Title（参考訳）: 経験的達成関数を用いた単目的ブラックボックス最適化アルゴリズムの解析
• Authors: Manuel López-Ibáñez, Diederick Vermetten, Johann Dreo, Carola Doerr,
• Abstract要約: 実験的達成関数(EAF)は,対象とするECDFに対していくつかの利点がある。 EAFは、関数毎の品質目標を定義する必要はなく、パフォーマンスの違いをより正確に捉え、追加の要約統計を使用することを可能にしている。 EAFのアクセシビリティを容易にするため、IOHanalyzerプラットフォームにモジュールを統合して計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1486704308317783
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A widely accepted way to assess the performance of iterative black-box optimizers is to analyze their empirical cumulative distribution function (ECDF) of pre-defined quality targets achieved not later than a given runtime. In this work, we consider an alternative approach, based on the empirical attainment function (EAF) and we show that the target-based ECDF is an approximation of the EAF. We argue that the EAF has several advantages over the target-based ECDF. In particular, it does not require defining a priori quality targets per function, captures performance differences more precisely, and enables the use of additional summary statistics that enrich the analysis. We also show that the average area over the convergence curves is a simpler-to-calculate, but equivalent, measure of anytime performance. To facilitate the accessibility of the EAF, we integrate a module to compute it into the IOHanalyzer platform. Finally, we illustrate the use of the EAF via synthetic examples and via the data available for the BBOB suite.
• Abstract（参考訳）: 繰り返しブラックボックスオプティマイザの性能を評価する方法として広く受け入れられているのは、所定のランタイムよりも遅く達成された、事前定義された品質目標の経験的累積分布関数(ECDF)を分析することである。 本研究では,経験的達成関数(EAF)に基づく代替手法を検討するとともに,対象とするECDFがAEFの近似であることを示す。 我々は、EAFがターゲットベースECDFに対していくつかの優位性を持っていると論じる。 特に、関数毎の品質目標を定義する必要はなく、パフォーマンスの違いをより正確に捉え、分析を豊かにする追加の要約統計を使用することが可能である。 また、収束曲線上の平均面積は、より単純で計算できるが、同値な任意の時間性能の測定値であることを示す。 EAFのアクセシビリティを容易にするため、IOHanalyzerプラットフォームにモジュールを統合して計算する。 最後に、合成例とBBOBスイートで利用可能なデータを通して、AEFの使用について説明する。

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