論文の概要: Resolving the Exploration-Exploitation Dilemma in Evolutionary Algorithms: A Novel Human-Centered Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02153v2
• Date: Tue, 01 Apr 2025 23:55:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 15:43:07.821157
• Title: Resolving the Exploration-Exploitation Dilemma in Evolutionary Algorithms: A Novel Human-Centered Framework
• Title（参考訳）: 進化的アルゴリズムにおける探索・探索ジレンマの解消:新しい人間中心の枠組み
• Authors: Ehsan Shams,
• Abstract要約: アルゴリズム設計における探索-探索のジレンマに対する体系的な解決には、探索と搾取に関して独立して調整された制御が必要である。 本稿では,(1)と(2)の具体化を外部変数(検索空間制御)で実現するHCTPS(Human-Centered Two-Phase Search)フレームワークを提案する。 我々は,HCTPSが,EAs固有の収束機構を乱すことなく,検索空間のカバー範囲において,現在のアプローチをはるかに上回っていることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evolutionary Algorithms (EAs) are widely employed tools for complex search and optimization tasks; however, the absence of an overarching operational framework that permits a systematic regulation of the exploration-exploitation tradeoff--critical for efficient convergence--restricts the full actualization of their potential, leading to the so-called exploration-exploitation dilemma in algorithm design. A systematic resolution to this dilemma requires: (1) an independent yet coordinated control over exploration and exploitation, and (2) an explicit, computationally feasible, adaptive regulation mechanism. The current, almost decentralized, traditional parameter tuning-centeric approach--lacks the foundation to satisfy these requirements under encoding-imposed structural constraints. We propose a Human-Centered Two-Phase Search (HCTPS) framework, in which the actualization of (1) and (2) is enabled through an external configuration variable--the Search Space Control Parameter (SSCP). As the sole control knob of HCTPS, the SSCP centralizes exploration adjustments, sparing users from micromanaging traditional parameters with unintelligible interdependencies. To this construct, the human user serves as a meta-parameter, adaptively steering the regulatory process via SSCP adjustments. We prove that the HCTPS strictly surpasses the current approach in terms of search space coverage without disrupting the EAs' inherent convergence mechanisms, demonstrate a concrete instantiation of it--using the Genetic Algorithm as the underlying heuristic on a suite of global benchmark unconstrained optimization problems, provide a through assessment of the proposed framework, and envision future research directions. Any search algorithm prone to this dilemma can be applied in light of the proposed framework, being algorithm-agnostic by design.
• Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズム(EA)は、複雑な探索と最適化のタスクに広く用いられているツールであるが、探索-探索トレードオフの体系的な規制を許容する包括的な運用フレームワークが欠如しているため、その可能性の完全な実現が制限され、アルゴリズム設計におけるいわゆる探索-探索のジレンマが引き起こされる。 このジレンマに対する体系的な解決には、(1)探索と搾取に対する独立的に調整された制御、(2)明示的で計算可能で適応的な規制機構が必要である。 現在のほぼ分散化され、伝統的なパラメータチューニング中心のアプローチは、符号化された構造的制約の下でこれらの要件を満たす基盤を欠いている。 本稿では,(1) と (2) の具体化を外部構成変数(SSCP)で実現したHuman-Centered Two-Phase Search (HCTPS) フレームワークを提案する。 HCTPSの唯一の制御ノブとして、SSCPは探索調整を集中化し、従来のパラメータを理解不能な相互依存でマイクロマネジメントすることからユーザを遠ざけている。 この構築のために、ヒトユーザはSSCP調整を通じて規制プロセスを適応的に操るメタパラメーターとして機能する。 我々は、HCTPSが、EAs固有の収束メカニズムを乱すことなく、検索空間のカバー範囲において、現在のアプローチを厳密に超越していることを証明し、グローバルベンチマークの非制約最適化問題に対して、遺伝的アルゴリズムを基礎となるヒューリスティックとして活用し、提案したフレームワークのスルーアセスメントを提供し、将来の研究方向性を想像する。 このジレンマに傾向のある任意の探索アルゴリズムは、提案したフレームワークに照らして適用することができ、設計によってアルゴリズムに依存しない。

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