Effiziente Anpassung der Skalierungsfaktoren und Kreuzungsraten in Differenzialevolution für gemischt-ganzzahlige Black-Box-Optimierung

Core Concepts

Die Leistung von Differenzialevolution für gemischt-ganzzahlige Black-Box-Optimierung hängt stark von der Wahl der Methode zur Anpassung der Skalierungsfaktoren und Kreuzungsraten ab. Einfache Anpassungsmethoden können in den meisten Fällen bessere Ergebnisse liefern als fortschrittlichere Methoden.

Abstract

Die Studie untersucht die Leistung von neun verschiedenen Methoden zur Anpassung der Skalierungsfaktoren und Kreuzungsraten in Differenzialevolution für gemischt-ganzzahlige Black-Box-Optimierung. Die Ergebnisse zeigen Folgendes:

Die beste Anpassungsmethode hängt stark von der Kombination der Mutationsstrategie und der Reparaturmethode ab. Einfache Anpassungsmethoden wie die von CoDE schneiden in den meisten Fällen am besten ab.
Die Verwendung der Lamarck'schen Reparaturmethode kann die Leistung einiger Anpassungsmethoden signifikant verbessern oder verschlechtern.
Differenzialevolution mit einer geeigneten Anpassungsmethode schneidet für größere Budgets an Zielfunktionsauswertungen deutlich besser ab als CMA-ES mit Ganzzahlbehandlung.
Die Anpassung in der Methode von SHADE versagt für gemischt-ganzzahlige Black-Box-Optimierung.

Stats

Differenzialevolution mit einer geeigneten Anpassungsmethode schneidet für größere Budgets an Zielfunktionsauswertungen deutlich besser ab als CMA-ES mit Ganzzahlbehandlung.
Die Anpassung in der Methode von SHADE versagt für gemischt-ganzzahlige Black-Box-Optimierung.

Quotes

"Die Leistung von Differenzialevolution ist sehr empfindlich gegenüber der Einstellung der beiden Parameter: Skalierungsfaktor s und Kreuzungsrate c."
"Obwohl einige DE-Algorithmen für gemischt-ganzzahlige Black-Box-Optimierung vorgeschlagen wurden, hat ihre Analyse in der DE-Community wenig Aufmerksamkeit erhalten."

Key Insights Distilled From

Benchmarking Parameter Control Methods in Differential Evolution for Mixed-Integer Black-Box Optimization

by Ryoji Tanabe at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03303.pdf

Deeper Inquiries

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