論文の概要: A Survey of Decomposition-Based Evolutionary Multi-Objective Optimization: Part II -- A Data Science Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14228v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 14:38:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 13:47:08.902912
- Title: A Survey of Decomposition-Based Evolutionary Multi-Objective Optimization: Part II -- A Data Science Perspective
- Title（参考訳）: 分解に基づく進化的多目的最適化に関する調査研究 : その2 -- データサイエンスの視点から
- Authors: Mingyu Huang, Ke Li,
- Abstract要約: 5,400以上の論文,10,000人の著者,400の会場,1600のMOEA/D研究機関をカプセル化したナレッジグラフを構築します。
また、MOEA/Dの協調と引用ネットワークを探求し、文学の成長に隠れたパターンを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.322038460697958
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents the second part of the two-part survey series on decomposition-based evolutionary multi-objective optimization where we mainly focus on discussing the literature related to multi-objective evolutionary algorithms based on decomposition (MOEA/D). Complementary to the first part, here we employ a series of advanced data mining approaches to provide a comprehensive anatomy of the enormous landscape of MOEA/D research, which is far beyond the capacity of classic manual literature review protocol. In doing so, we construct a heterogeneous knowledge graph that encapsulates more than 5,400 papers, 10,000 authors, 400 venues, and 1,600 institutions for MOEA/D research. We start our analysis with basic descriptive statistics. Then we delve into prominent research/application topics pertaining to MOEA/D with state-of-the-art topic modeling techniques and interrogate their sptial-temporal and bilateral relationships. We also explored the collaboration and citation networks of MOEA/D, uncovering hidden patterns in the growth of literature as well as collaboration between researchers. Our data mining results here, combined with the expert review in Part I, together offer a holistic view of the MOEA/D research, and demonstrate the potential of an exciting new paradigm for conducting scientific surveys from a data science perspective.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、分解に基づく進化的多目的最適化に関する2部調査シリーズの第2部について、主に分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)に関する文献について議論する。
まず第一に、我々は一連の先進的なデータマイニング手法を採用し、MOEA/D研究の巨大な景観の包括的解剖学を提供しています。
5,400以上の論文,10,000人の著者,400の会場,1600のMOEA/D研究機関をカプセル化した異種知識グラフを構築した。
分析は基本的な記述統計から始めます。
そして、MOEA/Dに関する顕著な研究・応用トピックを最先端のトピックモデリング技術を用いて探索し、その時空間的・二元的関係を問う。
また,MOEA/Dの協調と引用ネットワークを探索し,文学の成長の隠れパターンと研究者間のコラボレーションを明らかにした。
データマイニングの結果は、パートIのエキスパートレビューと合わせて、MOEA/D研究の全体像を提供し、データサイエンスの観点から科学的調査を行うためのエキサイティングな新しいパラダイムの可能性を実証しています。
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