論文の概要: Explainable Swarm: A Methodological Framework for Interpreting Swarm Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06272v3
• Date: Mon, 10 Nov 2025 09:19:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 14:56:00.13429
• Title: Explainable Swarm: A Methodological Framework for Interpreting Swarm Intelligence
• Title（参考訳）: 説明可能なSwarm: Swarmインテリジェンスを解釈するための方法論フレームワーク
• Authors: Nitin Gupta, Bapi Dutta, Anupam Yadav,
• Abstract要約: 本研究は、人気のあるSwarmアルゴリズムの1つであるParticle Swarm Optimizationについて、多面的な解釈可能性に関する調査を行う。 我々は、新しい機械学習アプローチを用いて、PSOにおける様々なトポロジとパラメータの役割を解釈可能で説明可能なフレームワークを提供する。 この研究は、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とに成功した。
• 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 based optimization algorithms have demonstrated remarkable success in solving complex optimization problems. However, their widespread adoption remains sceptical due to limited transparency in how different algorithmic components influence the overall performance of the algorithm. This work presents a multi-faceted interpretability related investigations of one of the popular swarm algorithms, Particle Swarm Optimization. Through this work, we provide a framework that makes the role of different topologies and parameters in PSO interpretable and explainable using novel machine learning approach. We first developed a comprehensive landscape characterization framework using Exploratory Landscape Analysis to quantify problem difficulty and identify critical features in the problem that affects the optimization performance of PSO. Secondly, we rigorously compare three topologies - Ring, Star, and Von Neumann analyzing their distinct impacts on exploration-exploitation balance, convergence behavior, and solution quality and eventually develop an explainable benchmarking framework for PSO. The work successfully decodes how swarm topologies affect information flow, diversity, and convergence. Through systematic experimentation across 24 benchmark functions in multiple dimensions, we establish practical guidelines for topology selection and parameter configuration. These findings uncover the black-box nature of PSO, providing more transparency and interpretability to swarm intelligence systems. The source code is available at \textcolor{blue}{https://github.com/GitNitin02/ioh_pso}.
• Abstract（参考訳）: Swarmベースの最適化アルゴリズムは、複雑な最適化問題の解決に顕著な成功を収めた。 しかし、アルゴリズムのコンポーネントの違いがアルゴリズム全体のパフォーマンスにどのように影響するかという点において、透明性が限定されているため、広く採用されている。 本研究は、人気のあるSwarmアルゴリズムの1つであるParticle Swarm Optimizationについて、多面的解釈可能性に関する調査を行う。 この研究を通じて、新しい機械学習アプローチを用いて、PSOにおける様々なトポロジとパラメータの役割を解釈し、説明可能なフレームワークを提供する。 まず,PSOの最適化性能に影響を及ぼす問題において,問題の難易度を定量化し,重要な特徴を特定するために,探索ランドスケープ解析を用いた総合的なランドスケープ評価フレームワークを開発した。 第2に、Ring、Star、Von Neumannの3つのトポロジを厳格に比較し、探索と探索のバランス、収束の挙動、およびソリューションの品質に対するそれぞれの異なる影響を分析し、最終的に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する。 この研究は、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とに成功した。 複数の次元における24個のベンチマーク関数の体系的な実験を通じて、トポロジ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。 これらの発見により、PSOのブラックボックスの性質が明らかになり、より透明性とスウォームインテリジェンスシステムに対する解釈可能性が高まった。 ソースコードは \textcolor{blue}{https://github.com/GitNitin02/ioh_pso} で公開されている。

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