[논문 리뷰] The Evolutionary Computation Methods No One Should Use

Jakub Kůdela|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 05.

Evolutionary Algorithms and Applications인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 90가지 진화 계산 방법 중 47가지에서 중심 편향(center-bias, zero-bias) 문제가 있음을 식별하고 이 결함이 최근 증가해 벤치마킹 타당성을 저해한다고 주장한다.

ABSTRACT

The center-bias (or zero-bias) operator has recently been identified as one of the problems plaguing the benchmarking of evolutionary computation methods. This operator lets the methods that utilize it easily optimize functions that have their respective optima in the center of the feasible set. In this paper, we describe a simple procedure that can be used to identify methods that incorporate a center-bias operator and use it to investigate 90 evolutionary computation methods that were published between 1987 and 2022. We show that more than half (47 out of the 90) of the considered methods have the center-bias problem. We also show that the center-bias is a relatively new phenomenon (with the first identified method being from 2012), but its inclusion has become extremely prevalent in the last few years. Lastly, we briefly discuss the possible root causes of this issue.

연구 동기 및 목표

• 간단한 탐지 절차를 사용하여 EC 방법이 center-bias 연산자를 채용하는지 평가한다.
• 벤치마크 90 EC 방법(1987–2022)을 벤치마킹하여 center-bias 발생률을 정량한다.
• center-bias의 역사적 등장과 성장 경향을 강조하고 근본 원인을 논의한다.

제안 방법

• 이전 연구와 동일한 center-bias 탐지 방법론을 채용하여 center-bias 연산자의 존재를 확인한다.
• 차원 30인 13개의 벤치마크 함수와 고정 평가 예산(50,000 함수 평가) 및 각 방법당 20번 실행을 사용한다.
• 각 함수에 대해 비편향(unshifted) 성능을 계산한 후 각 함수에 고정 시프트 벡터 s(범위의 10%)를 적용하여 시프트된 문제를 만든다.
• 각 방법에 대해 함수별 시프트된 성능 대 비편향 성능의 비를 계산하고 이를 함수들 간 기하평균으로 처리하여 center-bias 지표를 도출한다(임계값 > 1e1).
• sample 방법들(ABC, DE, LSHADE, SBO, RKO)로 방법을 시연하여 시프트/비시프트 시나리오에서 비율이 어떻게 동작하는지 보여준다.

Figure 1: Number of papers proposing methods with/without center-bias in time.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 중심 중심 최적해(center-centered optima)에서 벤치마킹될 때 진화 계산 방법이 center-bias를 나타내는가?
• RQ2 발표된 EC 방법들 가운데 center-bias의 발생빈도는 어느 정도인가?
• RQ3 최근 몇 년 사이 center-bias의 발생이 증가했는가?
• RQ4 center-bias 방법과 가장 연관된 저자나 그룹은 누구인가?
• RQ5 벤치마킹 관행과 보고된 개선의 타당성에 대한 시사점은 무엇인가?

주요 결과

• 분석된 방법의 절반을 조금 넘는 47/90이 확인된 center-bias를 나타낸다.
• center-bias 현상은 비교적 새로(처음으로 2012년경 확인) 나타났지만 최근 5년 동안 급격히 증가했다.
• 일부 방법(RKO 등)은 임계값을 훨씬 넘는 극단적인 center-bias 값을 보인다(기하평균이 임계값을 크게 상회).
• center-bias 방법의 주된 집중은 핵심 그룹(Mirjalili, Gandomi, Heidari)으로부터 기인하며, 47개의 편향 방법 중 약 20개를 차지한다.
• 여러 “수학적” 프로세스 기반 방법들(AOA, GBO, RKO, SCA)이 강한 center-bias 특성을 보이며, 그 반대 주장을 하는 마케팅 발언에도 불구하고 그렇다.
• 최초의 center-bias 사례는 TLO(2012), WDO(2013), GWO(2014)에서 나타났으며, 이후 방법들이 빠르게 축적되었고 일부 편향 방법은 여전히 비교의 기준선으로 사용된다.