追踪模块化 CMA-ES 配置在问题景观中的相互作用
神经与进化计算
2025-07-04 v1 人工智能
摘要
本文利用算法足迹（algorithm footprints）的这一新近提出的概念，探讨算法配置与问题特征之间的相互作用。对六种模块化 CMA-ES 变体（modCMA）在 5 维和 30 维设置下的 24 个 BBOB 测试基准问题上计算的性能足迹，提供了解释不同算法配置在相同算法下表现差异的原因，并识别影响这些结果的关键问题特征。我们的分析揭示了由于算法与问题属性之间的共同相互作用导致的不同配置之间共享的行为模式，以及由于问题特征差异导致的相同问题上不同行为的存在。结果表明，算法足迹在增强可解释性和指导配置选择方面具有有效性。
引用
@article{arxiv.2507.02331,
title = {Tracing the Interactions of Modular CMA-ES Configurations Across Problem Landscapes},
author = {Ana Nikolikj and Mario Andrés Muñoz and Eva Tuba and Tome Eftimov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02331},
year = {2025}
}