論文の概要: Analyzing design principles for competitive evolution strategies in constrained search spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05005v1
- Date: Wed, 8 May 2024 12:20:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 14:35:00.671199
- Title: Analyzing design principles for competitive evolution strategies in constrained search spaces
- Title（参考訳）: 制約付き探索空間における競合進化戦略の設計原理の解析
- Authors: Michael Hellwig, Hans-Georg Beyer,
- Abstract要約: 2018年のIEEE Congress of Evolutionary Computationの文脈では、制約付き最適化のためのマトリックス適応進化戦略が顕著に成功した。
$epsilon$MAg-ESアルゴリズムは、高次元において最も成功した参加者と見なすことができる。
本稿では,特定のアルゴリズムコンポーネントの性能貢献に関する知見を提供するために,$epsilon$MAg-ESの動作原理を実証的に分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the context of the 2018 IEEE Congress of Evolutionary Computation, the Matrix Adaptation Evolution Strategy for constrained optimization turned out to be notably successful in the competition on constrained single objective real-parameter optimization. Across all considered instances the so-called $\epsilon$MAg-ES achieved the second rank. However, it can be considered to be the most successful participant in high dimensions. Unfortunately, the competition result does not provide any information about the modus operandi of a successful algorithm or its suitability for problems of a particular shape. To this end, the present paper is concerned with an extensive empirical analysis of the $\epsilon$MAg-ES working principles that is expected to provide insights about the performance contribution of specific algorithmic components. To avoid rankings with respect to insignificant differences within the algorithm realizations, the paper additionally introduces significance testing into the ranking process.
- Abstract（参考訳）: 2018年のIEEE Congress of Evolutionary Computationの文脈で、制約付き最適化のためのマトリックス適応進化戦略は、制約付き単一目的実パラメータ最適化の競争で顕著に成功した。
いずれの場合も、いわゆる$\epsilon$MAg-ESは第2位に達した。
しかし、これは高次元において最も成功した参加者と見なすことができる。
残念なことに、競合結果は、成功したアルゴリズムのモード操作や、特定の形状の問題に対する適合性に関する情報を提供していない。
この目的のために,本論文では,特定のアルゴリズムコンポーネントの性能貢献に関する洞察を提供するために,$\epsilon$MAg-ESの作業原理について,広範な実証分析を行う。
アルゴリズム実現における重要な相違点のランク付けを避けるため,本論文では,ランク付けプロセスに重要なテストを導入する。
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