論文の概要: ParetoLens: A Visual Analytics Framework for Exploring Solution Sets of Multi-objective Evolutionary Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02857v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 09:04:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:09:35.797645
- Title: ParetoLens: A Visual Analytics Framework for Exploring Solution Sets of Multi-objective Evolutionary Algorithms
- Title（参考訳）: ParetoLens: 多目的進化的アルゴリズムのソリューションセットを探索するビジュアル分析フレームワーク
- Authors: Yuxin Ma, Zherui Zhang, Ran Cheng, Yaochu Jin, Kay Chen Tan,
- Abstract要約: 本稿では,進化的アルゴリズムから導出した解集合の検査と探索を強化するための視覚分析フレームワークを提案する。
ParetoLensは、インタラクティブな視覚表現のスイートを通じて、決定空間と目的空間の両方における解分布の詳細な検査を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.23658218722045
- License:
- Abstract: In the domain of multi-objective optimization, evolutionary algorithms are distinguished by their capability to generate a diverse population of solutions that navigate the trade-offs inherent among competing objectives. This has catalyzed the ascension of evolutionary multi-objective optimization (EMO) as a prevalent approach. Despite the effectiveness of the EMO paradigm, the analysis of resultant solution sets presents considerable challenges. This is primarily attributed to the high-dimensional nature of the data and the constraints imposed by static visualization methods, which frequently culminate in visual clutter and impede interactive exploratory analysis. To address these challenges, this paper introduces ParetoLens, a visual analytics framework specifically tailored to enhance the inspection and exploration of solution sets derived from the multi-objective evolutionary algorithms. Utilizing a modularized, algorithm-agnostic design, ParetoLens enables a detailed inspection of solution distributions in both decision and objective spaces through a suite of interactive visual representations. This approach not only mitigates the issues associated with static visualizations but also supports a more nuanced and flexible analysis process. The usability of the framework is evaluated through case studies and expert interviews, demonstrating its potential to uncover complex patterns and facilitate a deeper understanding of multi-objective optimization solution sets. A demo website of ParetoLens is available at https://dva-lab.org/paretolens/.
- Abstract（参考訳）: 多目的最適化の分野では、進化的アルゴリズムは、競合する目的に固有のトレードオフをナビゲートする多様な数のソリューションを生成する能力によって区別される。
これは、進化的多目的最適化(EMO)の上昇を、一般的なアプローチとして触媒している。
EMOパラダイムの有効性にもかかわらず、結果として得られる解集合の解析にはかなりの課題がある。
これは主に、データの高次元的性質と静的な可視化手法によって課される制約が、視覚的クラッタやインタラクティブな探索分析を妨げているためである。
これらの課題に対処するために,多目的進化アルゴリズムから導かれる解集合の検査と探索を強化するための視覚分析フレームワークParetoLensを紹介する。
ParetoLensは、モジュール化されたアルゴリズムに依存しない設計を用いて、インタラクティブな視覚表現のスイートを通じて、決定空間と目的空間の両方における解分布の詳細な検査を可能にする。
このアプローチは静的視覚化に関連する問題を緩和するだけでなく、より微妙で柔軟な分析プロセスもサポートする。
フレームワークのユーザビリティは、ケーススタディと専門家のインタビューを通じて評価され、複雑なパターンを明らかにする可能性を示し、多目的最適化ソリューションセットのより深い理解を促進する。
ParetoLensのデモサイトはhttps://dva-lab.org/paretolens/.comで公開されている。
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