論文の概要: ParetoTracker: Understanding Population Dynamics in Multi-objective Evolutionary Algorithms through Visual Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04539v1
- Date: Thu, 8 Aug 2024 15:46:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 15:08:24.443867
- Title: ParetoTracker: Understanding Population Dynamics in Multi-objective Evolutionary Algorithms through Visual Analytics
- Title（参考訳）: ParetoTracker:ビジュアル分析による多目的進化アルゴリズムにおける人口動態の理解
- Authors: Zherui Zhang, Fan Yang, Ran Cheng, Yuxin Ma,
- Abstract要約: 本稿では,人口動態の理解と検査を支援するための視覚分析フレームワークを提案する。
このフレームワークは、パフォーマンスメトリクスの全体的なトレンドの調査から、進化的操作のきめ細かい検査に至るまで、ユーザエンゲージメントと探索に役立っている。
このフレームワークの有効性は、広く採用されているベンチマーク最適化問題に焦点をあてたケーススタディと専門家インタビューを通じて実証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.65441551504126
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) have emerged as powerful tools for solving complex optimization problems characterized by multiple, often conflicting, objectives. While advancements have been made in computational efficiency as well as diversity and convergence of solutions, a critical challenge persists: the internal evolutionary mechanisms are opaque to human users. Drawing upon the successes of explainable AI in explaining complex algorithms and models, we argue that the need to understand the underlying evolutionary operators and population dynamics within MOEAs aligns well with a visual analytics paradigm. This paper introduces ParetoTracker, a visual analytics framework designed to support the comprehension and inspection of population dynamics in the evolutionary processes of MOEAs. Informed by preliminary literature review and expert interviews, the framework establishes a multi-level analysis scheme, which caters to user engagement and exploration ranging from examining overall trends in performance metrics to conducting fine-grained inspections of evolutionary operations. In contrast to conventional practices that require manual plotting of solutions for each generation, ParetoTracker facilitates the examination of temporal trends and dynamics across consecutive generations in an integrated visual interface. The effectiveness of the framework is demonstrated through case studies and expert interviews focused on widely adopted benchmark optimization problems.
- Abstract（参考訳）: 多目的進化アルゴリズム(MOEA)は、複数の、しばしば矛盾する、目的を特徴とする複雑な最適化問題を解く強力なツールとして登場した。
計算効率とソリューションの多様性と収束が進歩してきたが、重要な課題は、内部の進化メカニズムが人間のユーザにとって不透明であることだ。
複雑なアルゴリズムとモデルを説明するための説明可能なAIの成功に基づいて、MOEAの基盤となる進化的演算子と人口動態を理解する必要性は、ビジュアル分析パラダイムとよく一致している、と我々は主張する。
本稿では,MOEAの進化過程における人口動態の理解と検査を支援する視覚分析フレームワークParetoTrackerを紹介する。
予備的な文献レビューと専門家のインタビューにより、このフレームワークは、ユーザエンゲージメントと探索に焦点をあてるマルチレベル分析スキームを確立し、パフォーマンス指標の全体的な傾向を調べ、進化的操作のきめ細かい検査を行う。
ParetoTrackerは、各世代のソリューションを手動でプロットする必要がある従来のプラクティスとは対照的に、統合されたビジュアルインターフェースにおいて、連続世代にわたる時間的傾向とダイナミクスの検証を容易にする。
このフレームワークの有効性は、広く採用されているベンチマーク最適化問題に焦点をあてたケーススタディと専門家インタビューを通じて実証される。
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