I detta dokument försöker vi förstå och kontrastera effekterna av problemfunktioner på prestandan av randomiserade sökheuristik för multi-objektive combinatorial optimeringsproblem i black-box. Till att börja med mäter vi resultatet av två konventionella dominansbaserade tillvägagångssätt med obegränsade arkiv på ett riktmärke för kvantifierbara binära optimeringsproblem med tonfiskbar stryktålighet, objektiv rymddimension och objektiv korrelation (ρMNK-landscapes). Exakt, vi undersöker den förväntade körtiden som krävs av en global evolutionär optimeringsalgoritm med en ergodisk variation operatör (GSEMO) och av en kvartersbaserad lokal sökning heuristic (PLS), för att identifiera en (1 + ε)-uppskattning av Pareto uppsättningen. Sedan definierar vi ett antal problemfunktioner som kännetecknar fitnesslandskapet, och vi studerar deras interkorrelation och deras samband med algoritmkörning på referensfallen. Äntligen, med en blandad effekt multilinjär regression bedömer vi den individuella och gemensamma effekten av problemfunktioner på prestandan för båda algoritmerna, inom och över de instansklasser som definieras av referensparametrar. Vår analys avslöjar ytterligare insikter om betydelsen av stryktålighet och multimodalitet för att karakterisera till exempel hårdhet för denna familj av multi-objektiva optimeringsproblem och algoritmer. Evolutionär multi-objektiv optimering, svart-box 0-1 multi-objektiva problem, funktionsbaserad analys, fitness landskap och problematik, empirisk prestandamodellering, multi-nivå multi-variat analys, slumpmässiga effekter blandade modeller.
Med en blandad effekt multilinjär regression bedömde REF den individuella och gemensamma effekten av problemfunktioner på prestandan för båda algoritmerna, inom och över de instansklasser som definieras av referensparametrar.
Problem features vs. algorithm performance on rugged multi-objective combinatorial fitness landscapes
{'venue': 'SEVO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}