論文の概要: Quantifying the Impact of Modules and Their Interactions in the PSO-X Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04100v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 17:06:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-08 18:12:46.218417
• Title: Quantifying the Impact of Modules and Their Interactions in the PSO-X Framework
• Title（参考訳）: PSO-Xフレームワークにおけるモジュールとその相互作用の影響の定量化
• Authors: Christian L. Camacho-Villalón, Ana Nikolikj, Katharina Dost, Eva Tuba, Sašo Džeroski, Tome Eftimov,
• Abstract要約: PSO-Xフレームワークを用いて1424個の粒子群最適化アルゴリズムの性能解析を行った。 我々は、モジュールとその組み合わせが異なる問題クラスのパフォーマンスに与える影響を定量化するために、機能的ANOVAを使用します。 その結果,全ての問題クラスにおけるモジュールの重要性の変動は低く,粒子群最適化性能はいくつかの重要なモジュールによって駆動されることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.584476427670172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The PSO-X framework incorporates dozens of modules that have been proposed for solving single-objective continuous optimization problems using particle swarm optimization. While modular frameworks enable users to automatically generate and configure algorithms tailored to specific optimization problems, the complexity of this process increases with the number of modules in the framework and the degrees of freedom defined for their interaction. Understanding how modules affect the performance of algorithms for different problems is critical to making the process of finding effective implementations more efficient and identifying promising areas for further investigation. Despite their practical applications and scientific relevance, there is a lack of empirical studies investigating which modules matter most in modular optimization frameworks and how they interact. In this paper, we analyze the performance of 1424 particle swarm optimization algorithms instantiated from the PSO-X framework on the 25 functions in the CEC'05 benchmark suite with 10 and 30 dimensions. We use functional ANOVA to quantify the impact of modules and their combinations on performance in different problem classes. In practice, this allows us to identify which modules have greater influence on PSO-X performance depending on problem features such as multimodality, mathematical transformations and varying dimensionality. We then perform a cluster analysis to identify groups of problem classes that share similar module effect patterns. Our results show low variability in the importance of modules in all problem classes, suggesting that particle swarm optimization performance is driven by a few influential modules.
• Abstract（参考訳）: PSO-Xフレームワークには、粒子群最適化を用いた単目的連続最適化問題の解法として提案された数十のモジュールが組み込まれている。 モジュラーフレームワークは、特定の最適化問題に適したアルゴリズムを自動生成し、設定することを可能にするが、このプロセスの複雑さは、フレームワーク内のモジュールの数と相互作用のために定義された自由度によって増大する。 モジュールが異なる問題に対するアルゴリズムのパフォーマンスにどのように影響するかを理解することは、効果的な実装を見つけるプロセスをより効率的にし、さらなる調査を行うための有望な領域を特定するために重要である。 実用的応用と科学的関連性にもかかわらず、モジュール最適化フレームワークにおいてどのモジュールが最も重要か、どのように相互作用するかを調査する実証的研究が欠如している。 本稿では,10次元および30次元のCEC'05ベンチマークスイートにおいて,PSO-Xフレームワークからインスタンス化された1424個の粒子群最適化アルゴリズムの性能を解析する。 我々は、モジュールとその組み合わせが異なる問題クラスのパフォーマンスに与える影響を定量化するために、機能的ANOVAを使用します。 実際には、マルチモーダリティ、数学的変換、様々な次元性といった問題特徴に応じて、どのモジュールがPSO-Xの性能により大きな影響を与えるかを特定することができる。 次に、類似のモジュール効果パターンを共有する問題クラスのグループを特定するためにクラスタ分析を行います。 その結果,全ての問題クラスにおけるモジュールの重要性の変動は低く,粒子群最適化性能はいくつかの重要なモジュールによって駆動されることが示唆された。

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