Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Exploring module interactions in modular CMA-ES across problem classes
Avtorji:ID Nikolikj, Ana, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
ID Eftimov, Tome, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
Datoteke:URL URL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210650225002743?via%3Dihub
 
.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (3,41 MB)
MD5: D8727E997E2C27D543D0C70DD8814B34
 
Jezik:Angleški jezik
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:Logo IJS - Institut Jožef Stefan
Povzetek:This study presents an in-depth analysis of module importance within the modular CMA-ES (modCMA-ES) algorithm using exploratory data analysis and large-scale benchmarking across the BBOB suite. Rather than introducing new algorithms, our contribution lies in uncovering how individual modules and their interactions influence optimization performance across diverse black-box problem classes. We evaluate 324 modCMA-ES variants across 24 problem classes using functional ANOVA (f-ANOVA) to quantify the variance in performance attributable to individual, pairwise, and triplet module interactions. Results reveal substantial variation in module importance across problem classes and highlight strong alignment between module interaction patterns and high-level landscape features, particularly multi-modality. Further, we demonstrate that configuring only the most important modules — identified via f-ANOVA — achieves performance comparable to or better than the single-best solver, especially in high-dimensional settings. This analysis, conducted at both low (5D) and high (30D) dimensions, offers actionable insights into module interactions within the mod-CMA-ES framework.
Ključne besede:module importance, empirical study, black-box optimization, benchmarking
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:26.04.2025
Datum sprejetja članka:31.07.2025
Datum objave:14.08.2025
Založnik:Elsevier
Leto izida:2025
Št. strani:1-18 str.
Številčenje:Vol. 98, [article no.] 102116
Izvor:Nizozemska
PID:20.500.12556/DiRROS-23341 Novo okno
UDK:519.6
ISSN pri članku:2210-6510
DOI:10.1016/j.swevo.2025.102116 Novo okno
COBISS.SI-ID:245926915 Novo okno
Avtorske pravice:© 2025 The Authors.
Opomba:Nasl. z nasl. zaslona; Opis vira z dne 19. 8. 2025;
Datum objave v DiRROS:20.08.2025
Število ogledov:402
Število prenosov:176
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Swarm and evolutionary computation
Založnik:Elsevier
ISSN:2210-6510
COBISS.SI-ID:175366403 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0098
Naslov:Računalniške strukture in sistemi

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:GC-0001
Naslov:Umetna inteligenca za znanost

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J2-4460
Naslov:Auto-OPT: Avtomatizirana izbira in konfiguracija eno-kriterijskih zveznih optimizacijskih algoritmov

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Program financ.:Young Researcher Grant
Številka projekta:PR-12897

Financer:EC - European Commission
Program financ.:HE
Številka projekta:101187010
Naslov:Leveraging Benchmarking Data for Automated Machine Learning and Optimization
Akronim:AutoLearn-SI

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:14.08.2025
Vezano na:VoR

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:pomen modula, empirična študija, črna skrinjica, optimizacija


Nazaj