Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2406.00154v1

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 人工智能

arXiv:2406.00154v1 (cs)
[提交于 2024年5月31日 ]

标题: 基于严重性原理的随机优化算法性能分析的新排名方案

标题: A Novel Ranking Scheme for the Performance Analysis of Stochastic Optimization Algorithms using the Principles of Severity

Authors:Sowmya Chandrasekaran, Thomas Bartz-Beielstein
摘要: 随机优化算法已被成功应用于多个领域以找到最优解。 由于集成系统的复杂性不断增加,正在提出新的随机算法,这使得对算法性能分析的任务变得极其重要。 在本文中,我们提供了一种新的排序方案,用于对多个单目标优化问题中的算法进行排序。 使用基于稳健引导的假设检验程序来比较算法的结果,该程序基于严重性原则。 类似于足球联赛的计分方案,我们提出了算法之间的两两比较,如同联赛竞争一样。 每个算法积累分数,并有一个性能指标,用以衡量其与其他算法相比表现的好坏,类似于足球联赛计分系统中的净胜球指标。 净胜球性能指标不仅可以作为平局决胜的依据,还可以用来获得每个算法的定量性能。 所提出的排序方案的关键创新之处在于,它考虑了每个算法的性能,同时考虑到实现的性能改进幅度及其实际相关性,并且没有任何分布假设。 所提出的排序方案与经典假设检验进行了比较,分析结果表明结果相当,而我们提出的排序方案展示了诸多额外的优势。
摘要: Stochastic optimization algorithms have been successfully applied in several domains to find optimal solutions. Because of the ever-growing complexity of the integrated systems, novel stochastic algorithms are being proposed, which makes the task of the performance analysis of the algorithms extremely important. In this paper, we provide a novel ranking scheme to rank the algorithms over multiple single-objective optimization problems. The results of the algorithms are compared using a robust bootstrapping-based hypothesis testing procedure that is based on the principles of severity. Analogous to the football league scoring scheme, we propose pairwise comparison of algorithms as in league competition. Each algorithm accumulates points and a performance metric of how good or bad it performed against other algorithms analogous to goal differences metric in football league scoring system. The goal differences performance metric can not only be used as a tie-breaker but also be used to obtain a quantitative performance of each algorithm. The key novelty of the proposed ranking scheme is that it takes into account the performance of each algorithm considering the magnitude of the achieved performance improvement along with its practical relevance and does not have any distributional assumptions. The proposed ranking scheme is compared to classical hypothesis testing and the analysis of the results shows that the results are comparable and our proposed ranking showcases many additional benefits.
主题: 人工智能 (cs.AI) ; 神经与进化计算 (cs.NE)
引用方式: arXiv:2406.00154 [cs.AI]
  (或者 arXiv:2406.00154v1 [cs.AI] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.00154
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Sowmya Chandrasekaran [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2024 年 5 月 31 日 19:35:34 UTC (284 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.AI
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2024-06
切换浏览方式为:
cs
cs.NE

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号