論文の概要: An Explainable Framework for Particle Swarm Optimization using Landscape Analysis and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06272v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 01:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.932402
• Title: An Explainable Framework for Particle Swarm Optimization using Landscape Analysis and Machine Learning
• Title（参考訳）: 景観解析と機械学習を用いた粒子群最適化のための説明可能なフレームワーク
• Authors: Nitin Gupta, Bapi Dutta, Anupam Yadav,
• Abstract要約: 本研究は、Particle Swarm Optimizationの多面的研究である。 様々なトポロジの主要な役割を理解し、解釈可能性と説明可能性を向上させることを目的としている。 自動アルゴリズム構成のための新しい機械学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.095351428807715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Swarm intelligence algorithms have demonstrated remarkable success in solving complex optimization problems across diverse domains. However, their widespread adoption is often hindered by limited transparency in how algorithmic components influence performance. This work presents a multi-faceted investigation of Particle Swarm Optimization (PSO) to further understand the key role of different topologies for better interpretability and explainability. To achieve this objective, we first develop a comprehensive landscape characterization framework using Exploratory Landscape Analysis (ELA) to quantify problem difficulty and identify critical features affecting the optimization performance of PSO. Next, we conduct a rigorous empirical study comparing three fundamental swarm communication architectures -- Ring, Star, and Von Neumann topologies -- analysing their distinct impacts on exploration-exploitation balance, convergence behaviour, and solution quality and eventually develop an explainable benchmarking framework for PSO, to decode how swarm topologies affects information flow, diversity, and convergence. Based on this, a novel machine learning approach for automated algorithm configuration is introduced for training predictive models on extensive Area over the Convergence Curve (AOCC) data to recommend optimal settings based on problem characteristics. Through systematic experimentation across twenty four benchmark functions in multiple dimensions, we establish practical guidelines for topology selection and parameter configuration. These findings advance the development of more transparent and reliable swarm intelligence systems. The source codes of this work can be accessed at https://github.com/GitNitin02/ioh_pso.
• Abstract（参考訳）: 群知能アルゴリズムは、様々な領域にわたる複雑な最適化問題の解決に顕著な成功を収めた。 しかしながら、アルゴリズムコンポーネントがパフォーマンスにどのように影響するかの透明性が制限されているため、広く採用されているため、しばしば障害となる。 本研究は,多面的なパーティクルスワーム最適化(PSO)について,より理解しやすく説明しやすくするために,様々なトポロジの鍵となる役割を更に理解するために提案するものである。 この目的を達成するために,探索ランドスケープ解析(ELA)を用いた総合的な景観評価フレームワークを開発し,問題の難易度を定量化し,PSOの最適化性能に影響を及ぼす重要な特徴を特定する。 次に、Ring、Star、Von Neumannの3つの基本的なSwarm通信アーキテクチャ(Ring、Star、Von Neumannのトポロジ)を比較した厳密な実証的研究を行い、探索と探索のバランス、収束の振る舞い、およびソリューション品質に対する彼らの明確な影響を分析し、最終的にはPSOのための説明可能なベンチマークフレームワークを開発し、Swarmトポロジが情報の流れ、多様性、収束にどのように影響するかを解読する。 これに基づいて、AOCC(Convergence Curve)データ上で予測モデルをトレーニングし、問題特性に基づいた最適な設定を推奨するために、自動アルゴリズム構成のための新しい機械学習アプローチが導入された。 複数の次元における20のベンチマーク関数の体系的な実験を通じて、トポロジの選択とパラメータ設定の実践的ガイドラインを確立する。 これらの発見はより透明で信頼性の高いSwarmインテリジェンスシステムの開発を促進する。 この作業のソースコードはhttps://github.com/GitNitin02/ioh_psoでアクセスできる。

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