[論文レビュー] MToP: A MATLAB Benchmarking Platform for Evolutionary Multitasking

Yanchi Li, Wenyin Gong+5 more|arXiv (Cornell University)|Dec 13, 2023

Metaheuristic Optimization Algorithms Research被引用数 10

ひとこと要約

MToPは、30+のmultitask EAs、150+のMTO問題、10+の指標、GUI、そして新しいアルゴリズム、問題、指標の簡易拡張性を提供する、オープンソースのMATLABプラットフォームで、進化的マルチタスキングをベンチマークします。

ABSTRACT

Evolutionary multitasking (EMT) has emerged as a popular topic of evolutionary computation over the past decade. It aims to concurrently address multiple optimization tasks within limited computing resources, leveraging inter-task knowledge transfer techniques. Despite the abundance of multitask evolutionary algorithms (MTEAs) proposed for multitask optimization (MTO), there remains a need for a comprehensive software platform to help researchers evaluate MTEA performance on benchmark MTO problems as well as explore real-world applications. To bridge this gap, we introduce the first open-source benchmarking platform, named MToP, for EMT. MToP incorporates over 50 MTEAs, more than 200 MTO problem cases with real-world applications, and over 20 performance metrics. Based on these, we provide benchmarking recommendations tailored for different MTO scenarios. Moreover, to facilitate comparative analyses between MTEAs and traditional evolutionary algorithms, we adapted over 50 popular single-task evolutionary algorithms to address MTO problems. Notably, we release extensive pre-run experimental data on benchmark suites to enhance reproducibility and reduce computational overhead for researchers. MToP features a user-friendly graphical interface, facilitating results analysis, data export, and schematic visualization. More importantly, MToP is designed with extensibility in mind, allowing users to develop new algorithms and tackle emerging problem domains. The source code of MToP is available at: https://github.com/intLyc/MTO-Platform

研究の動機と目的

• 直感的でオープンソースのプラットフォームを提供し、進化的マルチタスキング (EMT) をベンチマークする。
• ベンチマークMTO問題上で、幅広いマルチタスク進化アルゴリズム (MTEAs) の評価をサポートする。
• タスク間知識転送を可能にし、従来の単一タスク EAs との比較を行う。
• 新しいアルゴリズム、問題、指標を簡単に追加できる拡張性を提供する。

提案手法

• MToP を EMT ベンチマーク用のオープンソース MATLAB プラットフォームとして紹介する。
• 30+ を超える MTEAs と 150+ の MTO 問題、さらに 10+ 指標を組み込む。
• 比較のために、30+ の従来の単一タスク EAs を MTO 問題を解くように改変する。
• 分析とプロットのための test、experiment、data-process モジュールを備えた GUI を提供する。
• 拡張性を可能にするため、アルゴリズム、問題、指標のモジュール化された API 設計を採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多様な MTO 問題群に対して、MToP は多くの MTEAs をどの程度効果的にベンチマークし比較できるか？
• RQ2 どの指標と可視化が EMT におけるマルチタスク性能と転移効果を最もよく反映するか？
• RQ3 従来の単一タスク EAs を MToP 内で適応させ、MTO 問題を解くことでベースライン比較を行えるか？
• RQ4 研究者は新しいアルゴリズム、問題、または指標で MToP をどれほど容易に拡張できるか？

主な発見

• MToP には 30+ を超える MTEAs、150 超 のベンチマーク MTO 問題、そして 10 を超えるパフォーマンス指標が含まれます。
• 公正な比較のために、30+ の人気のある単一タスク EAs を MTO 問題を解くように改変します。
• このプラットフォームは、実験の実行、収束フロントの可視化、結果のエクスポートのための GUI を提供します。
• 新しいアルゴリズムを再度全テストを実行することなく追加できるよう、実験を結合または分割するデータ処理をサポートします。
• MToP は、アルゴリズム、問題、指標の明確な API パターンとオープンソースアクセス性を備え、容易に拡張できるよう設計されています。