[논문 리뷰] A survey on pioneering metaheuristic algorithms between 2019 and 2024

Tansel Dökeroğlu, Deniz Cantürk외 1명|ArXiv.org|2024. 12. 28.

Metaheuristic Optimization Algorithms Research인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 2019년에서 2024년 사이에 개발된 158개의 메타휴리스틱 알고리즘에 대한 종합적인 리뷰를 제시하며, 인용 영향도, 문제 다양성, 코드 가용성, 정체성에 대한 저항성 등 기준에 따라 23개를 가장 영향력 있는 알고리즘으로 특정한다. 알고리즘의 메커니즘, 응용 분야, 사용성에 대해 평가하여 복잡한 최적화 과제에 대비한 연구자들을 위한 비판적 기준을 제시한다.

ABSTRACT

This review examines over 150 new metaheuristics of the last six years (between 2019 and 2024), underscoring their profound influence and performance. Over the past three decades, more than 500 new metaheuristic algorithms have been proposed, with no slowdown in sight. An overwhelming abundance that complicates the process of selecting and assessing the most effective solutions for complex optimization challenges. Our evaluation centers on pivotal criteria, including annual citation metrics, the breadth of the addressed problem types, source code availability, user friendly parameter configurations, innovative mechanisms and operators, and approaches designed to mitigate traditional metaheuristic issues such as stagnation and premature convergence. We further explore recent high impact applications of the past six years' most influential 23 metahueristic algorithms, shedding light on their advantages and limitations, while identifying challenges and potential avenues for future research.

연구 동기 및 목표

• 2019년에서 2024년 사이에 출간된 150개 이상의 신규 메타휴리스틱 알고리즘 중에서 효과적인 알고리즘을 선별하는 데 증가하는 과제를 해결하기 위해.
• 인용 빈도, 문제 다양성, 코드 가용성 등의 다중 기준에 따라 가장 영향력 있는 메타휴리스틱 알고리즘을 특정하고 평가하기 위해.
• 선도적 알고리즘의 강점, 한계, 혁신적인 메커니즘을 분석하여 연구자와 실무자가 알고리즘 선택에 도움이 되도록 하기 위해.
• 다양한 분야에서 실제 최적화 문제에 응용된 상위 23개 알고리즘의 고영향 응용 사례를 부각하기 위해.
• 메타휴리스틱 설계 및 응용 분야에서의 열린 과제와 향후 연구 방향을 규명하기 위해.

제안 방법

• 2019년에서 2024년 사이에 발표된 158개의 새로운 메타휴리스틱 알고리즘에 대해 학술 데이터베이스와 인용 추적을 활용하여 체계적인 리뷰를 수행하였다.
• 연간 인용 수, 다루는 문제 유형의 범위, 소스 코드 가용성, 파라미터 조정 용이성, 메커니즘의 신규성, 정체성 및 조기 수렴에 대한 저항성 등 6개의 핵심 기준에 따라 알고리즘을 평가하였다.
• 평가 기준에 따른 누적 성능을 바탕으로 23개의 최고 성능 알고리즘을 선별하였으며, 인용 수를 주요 필터로 활용하였다.
• 유일한 연산자, 탐색 전략, 수렴 행동에 중점을 두고 23개의 선별된 알고리즘 간 깊이 있는 비교 분석을 수행하였다.
• 2019–2024년 사이의 상위 23개 알고리즘의 최신 응용 사례를 수집하고 통합하여 실제 영향력을 입증하였다.
• 미래 알고리즘 개발과 응용을 안내하기 위해 추세, 한계, 연구 격차를 규명하였다.

Figure 1 : The query results on Google Scholar and Web of Science (WOS) with the keywords ”metaheuristic” for the last 15 years (2011 and 2024).

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2019년에서 2024년 사이에 출시된 메타휴리스틱 알고리즘 중에서 가장 높은 영향력과 지속적인 연구 영향을 보인 것은 무엇인가요?
• RQ2 최고 성능을 보이는 메타휴리스틱은 기계 설계, 파라미터 민감도, 최적화 함정(예: 정체성)에 대한 저항성 측면에서 어떻게 다릅니까?
• RQ3 알고리즘의 혁신성, 코드 가용성, 연구계에서의 수용률 간의 관계는 어떠한가요?
• RQ4 2019년에서 2024년 사이에 가장 영향력 있는 메타휴리스틱 알고리즘이 주로 적용된 분야는 무엇인가요?
• RQ5 선도적 메타휴리스틱 설계에 공통적으로 존재하는 과제와 한계는 무엇이며, 가장 유망한 향후 연구 방향은 무엇인가요?

주요 결과

• 해리스 호크 옵티마이제이션 알고리즘은 2024년 11월 기준 11,300회의 인용을 기록하여, 2019년에서 2024년 사이에 출시된 메타휴리스틱 중 가장 많은 인용을 받은 알고리즘이다.
• 기울기 기반 최적화기(2020), 슬라임 몰드 알고리즘(2020) 각각 5,000회 이상의 인용을 기록하여 다양한 최적화 문제에 걸쳐 강력한 수용과 영향력을 보였다.
• 최근 출시된 알고리즘인 땅거미 기생충 최적화기(2023), 혼돈 게임 최적화기(2024)는 각각 900회, 760회의 인용을 기록하며 상승하는 영향력을 보이고 있다.
• 검토된 158개 알고리즘 중에서 모든 평가 기준에서 고영향력 기준을 충족한 것은 오직 23개에 불과하여, 메타휴리스틱 연구에서 철저한 벤치마킹의 필요성을 강조한다.
• 높은 인용 수를 기록한 알고리즘들(예: 해면 포식자, 평형 최적화기)이 2020년에 다수 출간되어 이 해가 혁신의 정점이었음을 시사한다.
• 오픈소스 코드와 사용자 친화적인 파라미터 설정을 갖춘 알고리즘은 사용성과 수용도 측면에서 일관되게 높은 순위를 기록하여, 알고리즘 설계에서 접근성의 중요성을 강조한다.

Figure 2 : The steps of the HHO metaheuristic according to the energy level (E), $q$ and $r$ values.