論文の概要: On the Structural and Statistical Flaws of the Exponential-Trigonometric Optimizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17557v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 23:47:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.269987
• Title: On the Structural and Statistical Flaws of the Exponential-Trigonometric Optimizer
• Title（参考訳）: 指数-三角オプティマイザの構造と統計的欠陥について
• Authors: Ngaiming Kwok,
• Abstract要約: 本研究では,最近提案された指数三角法(ETO)の診断的批判について述べる。 アルゴリズム構造の基本的欠陥と,その性能の統計的報告を同定する。 メタヒューリスティック研究における改革主義の枠組みは, 象徴的衛生, オペレータ, 統計的透明性を重視したものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The proliferation of metaphor-based metaheuristics has often been accompanied by issues of symbolic inflation, benchmarking opacity, and statistical misuse. This study presents a diagnostic critique of the recently proposed Exponential Trigonometric Optimizer (ETO), exposing fundamental flaws in its algorithmic structure and the statistical reporting of its performance. Through a stripped mathematical reconstruction, we identify inert symbolic constructs, ill-defined recurrence schedules, and ineffective update mechanisms that collectively undermine the algorithm's purported balance and effectiveness. A principled benchmarking comparison against nine established metaheuristics on the CEC 2017 and 2021 suites reveals that ETO's performance claims are inflated. While it demonstrates mid-tier competitiveness, it consistently fails against top-tier algorithms, especially under high-dimensional and shift-rotated landscapes. Our statistical framework, employing rank-based non-parametric tests and effect size diagnostics, quantifies these limitations and highlights ETO's structural fragility and lack of scalability. The paper concludes by advocating for a reformist framework in metaheuristic research, emphasizing symbolic hygiene, operator attribution, and statistical transparency to mitigate misleading narratives and foster a more robust and reproducible optimization literature.
• Abstract（参考訳）: メタヒューリスティックス(メタヒューリスティックス)によるメタヒューリスティックス(メタヒューリスティックス)の拡散は、しばしば象徴的インフレーション(英語版)、ベンチマーク不透明性(英語版)、統計的誤用(英語版)の問題を伴っている。 本研究では,最近提案された指数三角オプティマイザ(ETO)の診断的批判を行い,アルゴリズム構造の基本的欠陥を明らかにし,その性能を統計的に報告する。 取り除かれた数学的再構成により、不活性な記号構造、未定義の繰り返しスケジュール、およびアルゴリズムの与えられたバランスと有効性を損なう非効率な更新メカニズムを同定する。 CEC 2017と2021スイートで確立された9つのメタヒューリスティックと比較されたベンチマークでは、ETOのパフォーマンス要求が膨らんでいることが示されている。 中層競争力を示すが、特に高次元およびシフト回転した風景下では、トップ層アルゴリズムに対して一貫して失敗する。 ランクベースの非パラメトリックテストとエフェクトサイズ診断を併用した統計的フレームワークは,これらの制限を定量化し,ETOの構造的脆弱性とスケーラビリティの欠如を強調する。 この論文は、メタヒューリスティック研究における改革主義の枠組みを提唱し、象徴的な衛生、オペレーターの貢献、そして誤解を招く物語を緩和し、より堅牢で再現可能な最適化文学を育むための統計的透明性を強調した。

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