論文の概要: Energy-Aware Metaheuristics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06595v1
- Date: Fri, 06 Feb 2026 10:47:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.360672
- Title: Energy-Aware Metaheuristics
- Title（参考訳）: エネルギーを考慮したメタヒューリスティックス
- Authors: Tomohiro Harada, Enrique Alba, Gabriel Luque,
- Abstract要約: 本稿では,固定エネルギー予算の下で機能するエネルギーを考慮したメタヒューリスティックを設計するための基本的枠組みを提案する。
数値ゲインとエネルギー使用量の両方を定量化する統一された演算子レベルモデルを導入し、ジュールスコア毎に頑健な改善を期待する。
我々は、このフレームワークを3つの代表的なメタヒューリスティック(定常GA、PSO、ILS)でインスタンス化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4231181719953952
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a principled framework for designing energy-aware metaheuristics that operate under fixed energy budgets. We introduce a unified operator-level model that quantifies both numerical gain and energy usage, and define a robust Expected Improvement per Joule (EI/J) score that guides adaptive selection among operator variants during the search. The resulting energy-aware solvers dynamically choose between operators to self-control exploration and exploitation, aiming to maximize fitness gain under limited energy. We instantiate this framework with three representative metaheuristics - steady-state GA, PSO, and ILS - each equipped with both lightweight and heavy operator variants. Experiments on three heterogeneous combinatorial problems (Knapsack, NK-landscapes, and Error-Correcting Codes) show that the energy-aware variants consistently reach comparable fitness while requiring substantially less energy than their non-energy-aware baselines. EI/J values stabilize early and yield clear operator-selection patterns, with each solver reliably self-identifying the most improvement-per-Joule - efficient operator across problems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,固定エネルギー予算の下で機能するエネルギーを考慮したメタヒューリスティックを設計するための基本的枠組みを提案する。
数値ゲインとエネルギー使用量の両方を定量化する統一された演算子レベルモデルを導入し,探索中の演算子間の適応選択を導出する頑健な期待改善(EI/J)スコアを定義する。
得られたエネルギーを意識した解法は、限られたエネルギーでフィットネスゲインを最大化することを目的として、自律的な探索と搾取を行う演算子を動的に選択する。
我々は、このフレームワークを3つの代表的なメタヒューリスティック(定常GA、PSO、ILS)でインスタンス化する。
ヘテロジニアス結合問題(Knapsack、NKランドスケープ、Error-Correcting Codes)の実験では、エネルギーを意識した変種は、エネルギーを意識しないベースラインよりもはるかに少ないエネルギーで、常に同等の適合度に達することが示されている。
EI/J値は早期に安定し、明確な演算子選択パターンが得られる。
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