le 26 juin 2021
Caractéristiques du paysage et sélection automatisée d’algorithmes pour les problèmes d’optimisation continue interpolée multi-objectifs Arnaud Liefooghe (Université de Lille, Inria), Sébastien Verel (Université du Littoral Côte d’Opale), Benjamin Lacroix, Alexandru-Ciprian Zăvoianu, John McCall (Université Robert Gordon)
Dans cet article, nous démontrons l’application des caractéristiques de l’analyse du paysage, initialement proposées pour l’optimisation combinatoire multi-objectifs, à un ensemble de référence de 1 200 problèmes d’optimisation continue interpolée multi-objectifs générés de manière aléatoire (MO-ICOP). Nous étudions également les avantages de l’évaluation des caractéristiques du paysage considéré sur la base d’un échantillonnage de taille fixe de l’espace de recherche. Cela permet un contrôle précis des coûts dans le cadre d’une application efficace de la prédiction automatisée des performances basée sur les caractéristiques et la sélection des algorithmes. Alors que des travaux antérieurs montrent que les paramètres utilisés pour générer des MO-ICOP sont capables de différencier le comportement de convergence de quatre algorithmes évolutionnaires multi-objectifs de pointe, nos expériences révèlent que les caractéristiques du paysage proposées (boîte noire) utilisées comme prédicteurs offrent une précision similaire lorsqu’elles sont combinées à un modèle de classification. En outre, nous analysons l’importance relative de chaque caractéristique pour la prédiction des performances et la sélection des algorithmes.
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