論文の概要: ClustOpt: A Clustering-based Approach for Representing and Visualizing the Search Dynamics of Numerical Metaheuristic Optimization Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02337v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 06:01:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:15.689847
• Title: ClustOpt: A Clustering-based Approach for Representing and Visualizing the Search Dynamics of Numerical Metaheuristic Optimization Algorithms
• Title（参考訳）: ClustOpt:数値メタヒューリスティック最適化アルゴリズムの探索ダイナミクスの表現と可視化のためのクラスタリングに基づくアプローチ
• Authors: Gjorgjina Cenikj, Gašper Petelin, Tome Eftimov,
• Abstract要約: 提案手法は,アルゴリズムによって探索されたクラスタリングソリューション候補を可視化する手法である。 我々は,個々のアルゴリズムの動作における探索軌跡の整合性と,異なるアルゴリズム間の類似性を定量化する。 この手法を10個の数値メタヒューリスティックアルゴリズムに適用し、その安定性と比較挙動に関する洞察を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.740182373135037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Understanding the behavior of numerical metaheuristic optimization algorithms is critical for advancing their development and application. Traditional visualization techniques, such as convergence plots, trajectory mapping, and fitness landscape analysis, often fall short in illustrating the structural dynamics of the search process, especially in high-dimensional or complex solution spaces. To address this, we propose a novel representation and visualization methodology that clusters solution candidates explored by the algorithm and tracks the evolution of cluster memberships across iterations, offering a dynamic and interpretable view of the search process. Additionally, we introduce two metrics - algorithm stability and algorithm similarity- to quantify the consistency of search trajectories across runs of an individual algorithm and the similarity between different algorithms, respectively. We apply this methodology to a set of ten numerical metaheuristic algorithms, revealing insights into their stability and comparative behaviors, thereby providing a deeper understanding of their search dynamics.
• Abstract（参考訳）: 数値メタヒューリスティック最適化アルゴリズムの動作を理解することは、その開発と応用を進める上で重要である。 収束プロット、軌跡マッピング、フィットネスランドスケープ解析といった伝統的な可視化技術は、特に高次元あるいは複雑な解空間において、探索過程の構造力学を描写するのに不足することが多い。 そこで本研究では,アルゴリズムによって探索されたクラスタ・ソリューション・候補の表現と可視化手法を提案し,クラスタ・メンバシップの反復的進化を追及し,探索過程の動的かつ解釈可能なビューを提供する。 さらに、アルゴリズムの安定性とアルゴリズムの類似性という2つの指標を導入し、個々のアルゴリズムの実行における探索軌跡の一貫性と、異なるアルゴリズム間の類似度を定量化する。 この手法を10個の数値メタヒューリスティックアルゴリズムに適用し、その安定性と比較行動に関する知見を明らかにし、探索力学をより深く理解する。

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