探索空間における解の分布に従った,確率的メタヒューリスティクスアルゴリズムを比較するための新しい統計的アプローチ

A novel statistical approach for comparing meta-heuristic stochastic optimization algorithms according to the distribution of solutions in the search space
Eftimov, Tome, and Peter Korosec, Information Sciences, 417, 186-215, 2017

“本論文では,拡張深層統計比較として知られる,探索空間における解の分布に従って,確率的メタヒューリスティクスアルゴリズムを比較するための新しい統計的アプローチを紹介する.このアプローチは,解の値に従って確率的メタヒューリスティックアルゴリズムを比較するために使用される,近年提案されたDeep Statistical Comparison approach の拡張版である.その主たる寄与は,得られた解の値だけでなく,検索空間で得られた解の分布に従ってアルゴリズムが比較されることである.それがもたらす情報はさらに,アルゴリズムの探索および,搾取性能を識別することを可能にする.これは,類似した値を持つ多くの局所解が存在するマルチモーダルな探索空間を扱う場合に重要である.ベンチマークの結果として,提案手法が有望な結果を示し,解の値と検索空間
での分布に応じた確率的メタヒューリスティックアルゴリズムの統計的比較に使用可能であることを示している.”