論文の概要: Studying the Performance of the Jellyfish Search Optimiser for the Application of Projection Pursuit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13663v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 16:39:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-19 14:41:26.046042
• Title: Studying the Performance of the Jellyfish Search Optimiser for the Application of Projection Pursuit
• Title（参考訳）: 投射探索用ゼリーフィッシュサーチオプティマイザの性能に関する研究
• Authors: H. Sherry Zhang, Dianne Cook, Nicolas Langrené, Jessica Wai Yin Leung,
• Abstract要約: プロジェクション追跡(PP)ガイド付きツアーは、PPインデックスとして知られる基準関数を対話的に最適化し、興味深いプロジェクションを明らかにすることで高次元データを探索する。 PPの最適化は非滑らかな関数を含む非自明なものであり、近距離からのみ検出できる小さなスキント角度のオプティマを含む。 本研究では,最近導入されたSwarmベースのアルゴリズムであるJellyfish Search Optimiser (JSO)の性能について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The projection pursuit (PP) guided tour interactively optimises a criteria function known as the PP index, to explore high-dimensional data by revealing interesting projections. The optimisation in PP can be non-trivial, involving non-smooth functions and optima with a small squint angle, detectable only from close proximity. To address these challenges, this study investigates the performance of a recently introduced swarm-based algorithm, Jellyfish Search Optimiser (JSO), for optimising PP indexes. The performance of JSO for visualising data is evaluated across various hyper-parameter settings and compared with existing optimisers. Additionally, this work proposes novel methods to quantify two properties of the PP index, smoothness and squintability that capture the complexities inherent in PP optimisation problems. These two metrics are evaluated along with JSO hyper-parameters to determine their effects on JSO success rate. Our numerical results confirm the positive impact of these metrics on the JSO success rate, with squintability being the most significant. The JSO algorithm has been implemented in the tourr package and functions to calculate smoothness and squintability are available in the ferrn package.
• Abstract（参考訳）: プロジェクション追跡(PP)ガイド付きツアーは、PPインデックスとして知られる基準関数を対話的に最適化し、興味深いプロジェクションを明らかにすることで高次元データを探索する。 PPの最適化は非滑らかな関数を含む非自明なものであり、近距離からのみ検出できる小さなスキント角度のオプティマを含む。 これらの課題に対処するため,最近導入されたSwarmベースのアルゴリズムであるJellyfish Search Optimiser(JSO)の性能について検討した。 データを可視化するためのJSOの性能は、様々なハイパーパラメータ設定で評価され、既存のオプティマイザと比較される。 さらに、PP最適化問題に固有の複雑さを捉えるために、PP指数の2つの性質、滑らかさ、およびスクインタビリティを定量化する新しい手法を提案する。 これら2つの指標をJSOハイパーパラメータとともに評価し、JSO成功率に与える影響を判定する。 以上の結果から,これらの指標がJSO成功率に有意な影響を与えることが確認された。 JSOアルゴリズムはトレーサパッケージで実装されており、スムーズさとスキンタビリティを計算する関数がファーンパッケージで利用可能である。

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