本論文は、転移進化最適化(TrEO)の分野における重要な課題に取り組んでいる。TrEOは、以前に解決された問題から得られた知識を活用して新しい問題を効率的に解決する手法である。しかし、近年提唱された「no free lunch定理」により、単一のアルゴリズムが様々な問題タイプにおいて優位性を持つことはないことが明らかになった。
そこで本論文では、実践的な3つのベンチマーク問題を提案している。これらの問題は、「ビッグボリューム」、「ビッグバラエティ」、「ビッグベロシティ」の3つの特徴を有しており、TrEOアルゴリズムの性能を包括的に評価することができる。
具体的には、以下の3つの問題を取り上げている:
これらの問題を通じて、既存のTrEOアルゴリズムの性能を分析し、実践的な課題に対するアルゴリズムの適応性と限界を明らかにしている。
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by Yaqing Hou,W... at arxiv.org 04-23-2024
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