Оценка потенциала повторных переключений алгоритмов для повышения точности в задачах безградиентной многомерной оптимизации
Аннотация
Введение. Данная работа посвящена исследованию потенциала применения схем с многократным переключением алгоритмов для решения задач безградиентной многомерной оптимизации. Ранее было показано, что одиночное переключение оптимизационного алгоритма на другой во время исполнения может заметно повысить точность найденного решения. Цель данной работы — оценить, часто ли дополнительные точки принятия решения о смене (или продолжении) алгоритма дают дополнительный выигрыш и насколько он значителен.
Материалы и методы. В качестве объекта такого исследования используется виртуальный жадный селектор (VBMSGS), который после каждого фиксированного промежутка вычислений целевой функции сравнивает все возможные варианты продолжения с использованием алгоритмов из заданного набора и выбирает лучшее из них без учёта последующих выборов. Его результаты сравниваются с виртуальным селектором, у которого точка принятия решения только одна (VBOSS), и виртуальным лучшим селектором без переключений (VBS) на стандартном наборе BBOB из 24 тестовых задач с размерностями 5 и 10, по 10 экземпляров каждой задачи. Для тестирования использовались алгоритмы DE, BFGS, MLSL, PSO, CMA_nonelitist и CMA_elitist.
Результаты исследования позволяют сделать вывод, что основной прирост качества относительно VBS достигается за счёт одного переключения, но им не исчерпывается весь потенциал от смены алгоритма во время оптимизации. Выигрыш от повторных переключений носит неоднородный характер и сильнее проявляется в задачах с наибольшим бюджетом и при наибольшей частоте точек принятия решений. Так, в сценарии 10D_RT2000 precision_lg_gain(VBMSGS over VBOSS) превышает 1.0, то есть уменьшает ошибку более чем на порядок, в 13.8% запусков, а 0.5 — в 20.8% запусков. Этот результат показывает, что повторные переключения не гарантируют преимущество на широком классе задач, но дают основания для дальнейшей разработки оптимизаторов с многократным переключением алгоритмов.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
