論文の概要: Illuminating the Diversity-Fitness Trade-Off in Black-Box Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16393v2
- Date: Tue, 01 Apr 2025 11:14:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-02 14:11:55.293194
- 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, 所定のしきい値以上のペア距離を持つ一定数の解を同定する問題を考察する。
このトレードオフが、根底にある最適化問題の性質にどのように依存するかを分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.838618121102053
- License:
- 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 they have been 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 understand the capability of off-the-shelf algorithms to quantify the trade-off between the minimum pairwise distance within batches of solutions and their average quality. We also analyze how this trade-off depends on the properties of the underlying optimization problem. 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、意思決定者が追加の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。
我々の研究の主な目的は、新しいアルゴリズムを提示することではなく、解のバッチ内の最小対距離と平均品質の間のトレードオフを定量化するオフザシェルフアルゴリズムの能力を理解することである。
また、このトレードオフが、基礎となる最適化問題の性質にどのように依存するかを分析する。
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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