[論文レビュー] PlatEMO: A MATLAB Platform for Evolutionary Multi-Objective Optimization

Ye Tian, Ran Cheng+2 more|View|Jan 4, 2017

Advanced Multi-Objective Optimization Algorithms参考文献 91被引用数 241

ひとこと要約

PlatEMOは、50個のMOEA、110個のMOP、複数の性能指標をGUIとともに提供するMATLABベースのオープンソースプラットフォームで、ベンチマークと拡張を容易にします。実験の実行、結果のエクスポート、そして新しいアルゴリズム、問題、指標の組み込みを簡単に行えます。

ABSTRACT

Over the last three decades, a large number of evolutionary algorithms have been developed for solving multiobjective optimization problems. However, there lacks an up-to-date and comprehensive software platform for researchers to properly benchmark existing algorithms and for practitioners to apply selected algorithms to solve their real-world problems. The demand of such a common tool becomes even more urgent, when the source code of many proposed algorithms has not been made publicly available. To address these issues, we have developed a MATLAB platform for evolutionary multi-objective optimization in this paper, called PlatEMO, which includes more than 50 multi-objective evolutionary algorithms and more than 100 multi-objective test problems, along with several widely used performance indicators. With a user-friendly graphical user interface, PlatEMO enables users to easily compare several evolutionary algorithms at one time and collect statistical results in Excel or LaTeX files. More importantly, PlatEMO is completely open source, such that users are able to develop new algorithms on the basis of it. This paper introduces the main features of PlatEMO and illustrates how to use it for performing comparative experiments, embedding new algorithms, creating new test problems, and developing performance indicators. Source code of PlatEMO is now available at: http://bimk.ahu.edu.cn/index.php?s=/Index/Software/index.html.

研究の動機と目的

• 進化的多目的最適化 (EMO) のための包括的で最新の MATLAB プラットフォームを提供する。
• MOEAs を幅広い MOPs に対してベンチマーク、比較、統計的報告を容易に行えるようにする。
• 研究者が新しい MOEA、MOP、演算子、性能指標を追加できるオープンで拡張可能なフレームワークを提供する。

提案手法

• MATLABベースの環境内で50以上のMOEAsと110のMOPsを組み込む。
• アルゴリズム、問題、演算子をデカップリングする2クラスアーキテクチャ（GLOBALとINDIVIDUAL）を採用。
• 実験を設定し、結果をエクスポートするためのGUIとテキストベースのインターフェースを提供（Excel/LaTeX）。
• Algorithms、Problems、Operators、Metrics用の別々のフォルダを持つモジュール式ファイル構造を基盤とする。
• 効率を向上させるためにノンドominated sorting 手法（2目的には ENS-SS、2目的以上には T-ENS）を採用。
• 標準化されたインターフェースと関数ヘッドのコメント付きのドキュメントを介して、ユーザー定義のパラメータの追加をサポートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PlatEMO はEMO研究・ベンチマークのための包括的で最新の MOEAs と MOPs のライブラリを提供できるか。
• RQ2 PlatEMO のアーキテクチャは EMO における拡張性と再現可能な実験をどのように促進するか。
• RQ3 スクリプトベースの実験と比較して PlatEMO の GUI の使いやすさと性能上の利点は何か。
• RQ4 研究者は PlatEMO に新しいアルゴリズム、問題、演算子、性能指標をどのように追加できるか。

主な発見

• PlatEMO は複数の問題スイートと性能指標にわたって50のMOEAsと110のMOPsを含む。
• このプラットフォームは GUI を提供し、ワンクリックで実験を設定し、統計結果を Excel/LaTeX 形式でエクスポートできる。
• PlatEMO はモジュール性を強調し、オープンソースの MATLAB コードを用いて MOEAs、MOPs、演算子の容易な拡張を可能にする。
• 評価を高速化するために、2つの目的には ENS-SS、2つ以上には T-ENS を実装して効率的なノンドominated sorting を実現している。
• アーキテクチャはGLOBALとINDIVIDUALの2つの主要クラスを使用して、アルゴリズム、問題、演算子のコンポーネントをデカップルしている。