論文の概要: Analyzing the Landscape of the Indicator-based Subset Selection Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08282v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 06:35:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:19:55.676461
• Title: Analyzing the Landscape of the Indicator-based Subset Selection Problem
• Title（参考訳）: 指標に基づくサブセット選択問題の景観解析
• Authors: Keisuke Korogi, Ryoji Tanabe,
• Abstract要約: インジケータベースのサブセット選択問題(ISSP)は、品質インジケータを最小化または最大化するポイントサブセットを見つけることである。 本稿では,従来の景観分析手法と正確な局所最適ネットワーク(LON)を用いて,ISSPの景観を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The indicator-based subset selection problem (ISSP) involves finding a point subset that minimizes or maximizes a quality indicator. The ISSP is frequently found in evolutionary multi-objective optimization (EMO). An in-depth understanding of the landscape of the ISSP could be helpful in developing efficient subset selection methods and explaining their performance. However, the landscape of the ISSP is poorly understood. To address this issue, this paper analyzes the landscape of the ISSP by using various traditional landscape analysis measures and exact local optima networks (LONs). This paper mainly investigates how the landscape of the ISSP is influenced by the choice of a quality indicator and the shape of the Pareto front. Our findings provide insightful information about the ISSP. For example, high neutrality and many local optima are observed in the results for ISSP instances with the additive $\epsilon$-indicator.
• Abstract（参考訳）: インジケータベースのサブセット選択問題(ISSP)は、品質インジケータを最小化または最大化するポイントサブセットを見つけることを含む。 ISSPは進化的多目的最適化(EMO)においてしばしば見られる。 ISSPの景観の深い理解は、効率的なサブセット選択法を開発し、それらの性能を説明するのに役立つだろう。 しかし、ISSPの状況はよく理解されていない。 そこで本研究では,従来の景観分析手法と正確な局所最適ネットワーク(LON)を用いて,ISSPの景観を解析する。 本稿では,ISSPの景観が,品質指標の選択とパレートフロントの形状にどのように影響するかを主に検討する。 以上の結果からISSPに関する知見が得られた。 例えば、ISSP のインスタンスに対して、高中立性と多くの局所最適化が、加法 $\epsilon$-indicator で観測される。

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