論文の概要: METAFOR: A Hybrid Metaheuristics Software Framework for Single-Objective Continuous Optimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11225v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 18:24:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:16:49.014577
• Title: METAFOR: A Hybrid Metaheuristics Software Framework for Single-Objective Continuous Optimization Problems
• Title（参考訳）: METAFOR: 単目的連続最適化問題のためのハイブリッドメタヒューリスティックスソフトウェアフレームワーク
• Authors: Christian Camacho-Villalón, Marco Dorigo, Thomas Stützle,
• Abstract要約: 本稿では,メタヒューリスティクスを自動設計するアルゴリズム構成ツールと組み合わせて,メタヒューリスティクスを自動設計する,METAFORと呼ばれるモジュール型メタヒューリスティクスソフトウェアフレームワークを提案する。 我々は,17種類のメタヒューリスティックな実装を自動的に生成し,その性能を一連の連続最適化問題で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1053373860696675
• License:
• Abstract: Hybrid metaheuristics are powerful techniques for solving difficult optimization problems that exploit the strengths of different approaches in a single implementation. For algorithm designers, however, creating hybrid metaheuristic implementations has become increasingly challenging due to the vast number of design options available in the literature and the fact that they often rely on their knowledge and intuition to come up with new algorithm designs. In this paper, we propose a modular metaheuristic software framework, called METAFOR, that can be coupled with an automatic algorithm configuration tool to automatically design hybrid metaheuristics. METAFOR is specifically designed to hybridize Particle Swarm Optimization, Differential Evolution and Covariance Matrix Adaptation-Evolution Strategy, and includes a local search module that allows their execution to be interleaved with a subordinate local search. We use the configuration tool irace to automatically generate 17 different metaheuristic implementations and evaluate their performance on a diverse set of continuous optimization problems. Our results show that, across all the considered problem classes, automatically generated hybrid implementations are able to outperform configured single-approach implementations, while these latter offer advantages on specific classes of functions. We provide useful insights on the type of hybridization that works best for specific problem classes, the algorithm components that contribute to the performance of the algorithms, and the advantages and disadvantages of two well-known instance separation strategies, creating stratified training set using a fix percentage and leave-one-class-out cross-validation.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドメタヒューリスティックスは、一つの実装で異なるアプローチの強みを利用する難解な最適化問題を解決するための強力な手法である。 しかし、アルゴリズム設計者にとって、文献で利用可能な膨大な設計オプションと、新しいアルゴリズム設計を思いつくためにしばしば知識と直感に頼っているという事実により、ハイブリッドメタヒューリスティックな実装の作成はますます困難になっている。 本稿では,メタヒューリスティクスを自動設計するアルゴリズム構成ツールと組み合わせて,メタヒューリスティクスを自動設計する,METAFORと呼ばれるモジュール型メタヒューリスティクスソフトウェアフレームワークを提案する。 METAFORは特に、Particle Swarm Optimization, Differential Evolution and Covariance Matrix Adaptation-Evolution Strategyをハイブリダイズするために設計されており、それらの実行を下位のローカルサーチとインターリーブできるローカルサーチモジュールを含んでいる。 我々は,17種類のメタヒューリスティックな実装を自動的に生成し,その性能を一連の連続最適化問題で評価する。 提案手法は,すべての問題クラスにおいて,自動生成されたハイブリッド実装が構成済みのシングルアパッチ実装よりも優れており,後者は関数の特定のクラスに有利であることを示す。 特定の問題クラスに最適なハイブリダイゼーションのタイプ、アルゴリズムの性能に寄与するアルゴリズムコンポーネント、および2つのよく知られたインスタンス分離戦略の利点とデメリットについて有用な洞察を提供する。

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