論文の概要: The Paradox of Success in Evolutionary and Bioinspired Optimization: Revisiting Critical Issues, Key Studies, and Methodological Pathways

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07515v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 17:37:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:29:34.618611
• Title: The Paradox of Success in Evolutionary and Bioinspired Optimization: Revisiting Critical Issues, Key Studies, and Methodological Pathways
• Title（参考訳）: 進化的・生物的インスパイアされた最適化の成功のパラドックス:批判的問題、鍵研究、方法論的経路を再考する
• Authors: Daniel Molina, Javier Del Ser, Javier Poyatos, Francisco Herrera,
• Abstract要約: 進化的およびバイオインスパイアされた計算は、多様なアプリケーション領域にわたる複雑な最適化問題に効率的に対処するために重要である。 それらは大規模で複雑な探索空間における準最適解の発見に優れており、多くの分野において有意義である。 しかしながら、どちらの領域も、不十分なベンチマーク、問題固有のオーバーフィッティング、不十分な理論的根拠、そして生物学的メタファーによってのみ正当化された過剰な提案など、コアにおける課題に悩まされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.29595828816055
• License:
• Abstract: Evolutionary and bioinspired computation are crucial for efficiently addressing complex optimization problems across diverse application domains. By mimicking processes observed in nature, like evolution itself, these algorithms offer innovative solutions beyond the reach of traditional optimization methods. They excel at finding near-optimal solutions in large, complex search spaces, making them invaluable in numerous fields. However, both areas are plagued by challenges at their core, including inadequate benchmarking, problem-specific overfitting, insufficient theoretical grounding, and superfluous proposals justified only by their biological metaphor. This overview recapitulates and analyzes in depth the criticisms concerning the lack of innovation and rigor in experimental studies within the field. To this end, we examine the judgmental positions of the existing literature in an informed attempt to guide the research community toward directions of solid contribution and advancement in these areas. We summarize guidelines for the design of evolutionary and bioinspired optimizers, the development of experimental comparisons, and the derivation of novel proposals that take a step further in the field. We provide a brief note on automating the process of creating these algorithms, which may help align metaheuristic optimization research with its primary objective (solving real-world problems), provided that our identified pathways are followed. Our conclusions underscore the need for a sustained push towards innovation and the enforcement of methodological rigor in prospective studies to fully realize the potential of these advanced computational techniques.
• Abstract（参考訳）: 進化的およびバイオインスパイアされた計算は、多様なアプリケーション領域にわたる複雑な最適化問題に効率的に対処するために重要である。 進化そのもののように自然界で観察される過程を模倣することで、これらのアルゴリズムは従来の最適化手法の範囲を超えて革新的な解決策を提供する。 それらは大規模で複雑な探索空間における準最適解の発見に優れており、多くの分野において有意義である。 しかしながら、どちらの領域も、不十分なベンチマーク、問題固有のオーバーフィッティング、不十分な理論的根拠、そして生物学的メタファーによってのみ正当化された過剰な提案など、コアにおける課題に悩まされている。 この概要は、この分野の実験研究における革新と厳密さの欠如に対する批判を再カプセル化し、分析する。 そこで本研究では,既存の文献の判断的立場を考察し,これらの領域における確固たる貢献と進歩の方向に向けて研究コミュニティを導くことを目的とした。 本稿では,進化的・生物的なオプティマイザの設計,実験比較の開発,新たな提案の導出に関するガイドラインを要約する。 本稿では,これらのアルゴリズム作成プロセスの自動化について,メタヒューリスティック最適化研究を主目的(現実問題解決)と整合させる上で有効であることを示す。 我々の結論は、これらの先進的な計算技術の可能性を完全に実現するために、イノベーションへの持続的な推進と、将来的な研究における方法論的厳密さの実施の必要性を浮き彫りにしている。

関連論文リスト

• A Tutorial on the Design, Experimentation and Application of Metaheuristic Algorithms to Real-World Optimization Problems [16.890440704820367]
  メタヒューリスティックの設計と使用に関する数十年の歴史的進歩にもかかわらず、新しい技術成果の理解可能性、アルゴリズム設計の正しさ、性能検証性に関して大きな困難が残っている。 この研究は、最適化に使用されるメタヒューリスティックス手法の研究を行う際に、受け入れるべき良いプラクティスの提案を聴衆に提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T07:41:23Z)
• Are we making progress in unlearning? Findings from the first NeurIPS unlearning competition [70.60872754129832]
  アンラーニングに関する最初のNeurIPSコンペティションは、新しいアルゴリズムの開発を刺激しようとした。 世界中から約1200チームが参加した。 トップソリューションを分析し、アンラーニングのベンチマークに関する議論を掘り下げます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T12:58:00Z)
• Bridging the Gap Between Theory and Practice: Benchmarking Transfer Evolutionary Optimization [31.603211545949414]
  本稿では,ビッグデータタスクインスタンスの3つの重要な側面(ボリューム,多様性,速度)に基づいて分類された文献からの問題を統合する,実用的なTrEOベンチマークスイートのパイオニアとなる。 我々の主な目的は、既存のTrEOアルゴリズムを包括的に分析し、実践的な課題に取り組むための新しいアプローチを開発するための道を開くことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-20T13:34:46Z)
• Bridging Evolutionary Algorithms and Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey on Hybrid Algorithms [50.91348344666895]
  進化的強化学習(ERL)は進化的アルゴリズム(EA)と強化学習(RL)を統合して最適化する。 本調査では,ERLの多様な研究分野について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:06:37Z)
• An Overview and Experimental Study of Learning-based Optimization Algorithms for Vehicle Routing Problem [49.04543375851723]
  車両ルーティング問題(VRP)は典型的な離散最適化問題である。 多くの研究は、VRPを解決するための学習に基づく最適化アルゴリズムについて検討している。 本稿では、最近のこの分野の進歩を概観し、関連するアプローチをエンドツーエンドアプローチとステップバイステップアプローチに分割する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T02:13:03Z)
• A Field Guide to Federated Optimization [161.3779046812383]
  フェデレートされた学習と分析は、分散化されたデータからモデル(あるいは統計)を協調的に学習するための分散アプローチである。 本稿では、フェデレート最適化アルゴリズムの定式化、設計、評価、分析に関する勧告とガイドラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T18:09:08Z)
• Harnessing Heterogeneity: Learning from Decomposed Feedback in Bayesian Modeling [68.69431580852535]
  サブグループフィードバックを取り入れた新しいGPレグレッションを導入する。 我々の修正された回帰は、以前のアプローチと比べて、明らかにばらつきを減らし、したがってより正確な後続を減らした。 我々は2つの異なる社会問題に対してアルゴリズムを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T03:57:22Z)
• Evolutionary Multitask Optimization: a Methodological Overview, Challenges and Future Research Directions [8.14509634354919]
  一つの探索プロセスを実行することで、複数の最適化問題を同時に解くという文脈でマルチタスクを考える。 進化的マルチタスクの新たなパラダイムは、進化的計算から引き出されたインスピレーションの概念を用いて、マルチタスク最適化のシナリオに取り組む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-04T11:48:11Z)
• Investigating Bi-Level Optimization for Learning and Vision from a Unified Perspective: A Survey and Beyond [114.39616146985001]
  機械学習やコンピュータビジョンの分野では、モチベーションやメカニズムが異なるにもかかわらず、複雑な問題の多くは、一連の密接に関連するサブプロトコルを含んでいる。 本稿では,BLO(Bi-Level Optimization)の観点から,これらの複雑な学習と視覚問題を一様に表現する。 次に、値関数に基づく単一レベル再構成を構築し、主流勾配に基づくBLO手法を理解し、定式化するための統一的なアルゴリズムフレームワークを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T16:20:23Z)
• Lights and Shadows in Evolutionary Deep Learning: Taxonomy, Critical Methodological Analysis, Cases of Study, Learned Lessons, Recommendations and Challenges [15.954992915497874]
  バイオインスパイアされた最適化アルゴリズムとディープラーニングモデルの融合については、多くのことが述べられている。 3つの軸 – 最適化と分類,批判的分析,課題 – は,2つのテクノロジの合併というビジョンを概説している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-09T00:25:06Z)
• Benchmarking for Metaheuristic Black-Box Optimization: Perspectives and Open Challenges [0.0]
  新たな最適化アルゴリズムの研究は、そのようなアルゴリズムが現実世界や産業に関係のある課題に対処する能力を改善するという動機に基づいていることが多い。 多くのテスト問題とベンチマークスイートが開発され、アルゴリズムの比較評価に利用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T15:09:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。