論文の概要: Illuminating the Diversity-Fitness Trade-Off in Black-Box Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16393v1
- Date: Thu, 29 Aug 2024 09:55:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 14:22:45.078969
- Title: Illuminating the Diversity-Fitness Trade-Off in Black-Box Optimization
- Title（参考訳）: ブラックボックス最適化におけるダイバーシティ・フィールド・トレードオフのイルミネーション
- Authors: Maria Laura Santoni, Elena Raponi, Aneta Neumann, Frank Neumann, Mike Preuss, Carola Doerr,
- Abstract要約: 現実世界のアプリケーションでは、ユーザーは1つの高品質なソリューションよりも構造的に多様な設計選択を好むことが多い。
本稿では, この課題に対する新たな視点として, 与えられたしきい値を超えるペア距離の一定数の解を同定する問題を考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.838618121102053
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In real-world applications, users often favor structurally diverse design choices over one high-quality solution. It is hence important to consider more solutions that decision-makers can compare and further explore based on additional criteria. Alongside the existing approaches of evolutionary diversity optimization, quality diversity, and multimodal optimization, this paper presents a fresh perspective on this challenge by considering the problem of identifying a fixed number of solutions with a pairwise distance above a specified threshold while maximizing their average quality. We obtain first insight into these objectives by performing a subset selection on the search trajectories of different well-established search heuristics, whether specifically designed with diversity in mind or not. We emphasize that the main goal of our work is not to present a new algorithm but to look at the problem in a more fundamental and theoretically tractable way by asking the question: What trade-off exists between the minimum distance within batches of solutions and the average quality of their fitness? These insights also provide us with a way of making general claims concerning the properties of optimization problems that shall be useful in turn for benchmarking algorithms of the approaches enumerated above. A possibly surprising outcome of our empirical study is the observation that naive uniform random sampling establishes a very strong baseline for our problem, hardly ever outperformed by the search trajectories of the considered heuristics. We interpret these results as a motivation to develop algorithms tailored to produce diverse solutions of high average quality.
- Abstract（参考訳）: 現実世界のアプリケーションでは、ユーザーは1つの高品質なソリューションよりも構造的に多様な設計選択を好むことが多い。
したがって、意思決定者が追加基準に基づいて比較し、さらに探求できるソリューションを考えることが重要である。
本稿では, 進化的多様性最適化, 品質多様性, マルチモーダル最適化の既存アプローチと並行して, 平均品質を最大化しつつ, 所定の閾値を超えるペア方向の解数を求める問題を考えることにより, この問題に対する新たな視点を示す。
本研究は,多種多様な探索ヒューリスティックの探索軌跡のサブセット選択を行うことにより,これらの目的に対する最初の洞察を得る。
我々は、我々の研究の主目的は、新しいアルゴリズムを提示することではなく、より根本的で理論的な方法で問題を考察することである、と強調する。
これらの知見は、上述したアプローチのベンチマークアルゴリズムに役立てられる最適化問題の性質に関する一般的な主張を行う方法を提供する。
実験的な研究の驚くべき結果は、一様ランダムサンプリングが我々の問題にとって非常に強力なベースラインを確立することであり、考慮されたヒューリスティクスの探索軌跡にはほとんど見劣りしないことである。
我々はこれらの結果を,高平均品質の多様な解を生成するアルゴリズムを開発する動機と解釈する。
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