論文の概要: Benchmarking Parameter Control Methods in Differential Evolution for Mixed-Integer Black-Box Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03303v1
- Date: Thu, 4 Apr 2024 08:54:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 15:14:12.810043
- Title: Benchmarking Parameter Control Methods in Differential Evolution for Mixed-Integer Black-Box Optimization
- Title（参考訳）: 混合整数ブラックボックス最適化のための微分進化におけるベンチマークパラメータ制御法
- Authors: Ryoji Tanabe,
- Abstract要約: 微分進化(DE)は一般に、スケール係数とクロスオーバー率のパラメータ制御法(PCM)を必要とする。
本稿では,混合整数ブラックボックス最適化ベンチマーク(bbob-mixint)スイート上で,DECのPCMをベンチマークする。
SHADEのPCMは数値ブラックボックス最適化の最先端技術であるが, 混合整数ブラックボックス最適化の性能は低かった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Differential evolution (DE) generally requires parameter control methods (PCMs) for the scale factor and crossover rate. Although a better understanding of PCMs provides a useful clue to designing an efficient DE, their effectiveness is poorly understood in mixed-integer black-box optimization. In this context, this paper benchmarks PCMs in DE on the mixed-integer black-box optimization benchmarking function (bbob-mixint) suite in a component-wise manner. First, we demonstrate that the best PCM significantly depends on the combination of the mutation strategy and repair method. Although the PCM of SHADE is state-of-the-art for numerical black-box optimization, our results show its poor performance for mixed-integer black-box optimization. In contrast, our results show that some simple PCMs (e.g., the PCM of CoDE) perform the best in most cases. Then, we demonstrate that a DE with a suitable PCM performs significantly better than CMA-ES with integer handling for larger budgets of function evaluations. Finally, we show how the adaptation in the PCM of SHADE fails.
- Abstract（参考訳）: 微分進化(DE)は一般に、スケール係数とクロスオーバー率のパラメータ制御法(PCM)を必要とする。
PCMsをよりよく理解することは、効率的なDEを設計する上で有用な手がかりとなるが、それらの効果は混合整数ブラックボックス最適化ではよく理解されていない。
本稿では,混合整数ブラックボックス最適化ベンチマーク関数 (bbob-mixint) 上で,DEMのPCMをコンポーネント的にベンチマークする。
まず、最も優れたPCMは、突然変異戦略と修復法の組み合わせに大きく依存していることを示す。
SHADEのPCMは数値ブラックボックス最適化の最先端技術であるが, 混合整数ブラックボックス最適化の性能は低かった。
対照的に,本研究の結果は,いくつかの単純なPCM (例えば,CoDEのPCM) が,ほとんどの場合において最善であることを示している。
次に,PCM に適した DE が CMA-ES よりも有意に優れ,整数処理により関数評価の予算が大きくなることを示した。
最後に、SHADEのPCMの適応がいかに失敗するかを示す。
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