進化計算系の学会である CEC では、論文発表以外にも コンペとして 問題提起・解決を行うものがあります！
その数なんと 10個！ 今回の記事では、その半分となる 5個のコンぺについてまとめていきます！！
後編の 残り5個についてはこちらの記事から！
CEC コンペ 前半
C-1 : Real-World Multiobjective Constrained Optimization
実世界における多目的制約条件付き最適化
CEC , GECCO 共通のコンペ
実世界に即したベンチマーク を提案し、それらの問題を最適化
メタヒューリスティックに SBP（Synethetic Benchmark Problems） が使われるが、非現実的な性質も含まれていることがあるなど、実世界の問題と乖離してしまう可能性があるため
C-2 : Single Objective Bound Constrained Optimization
単一目的バウンド制約付き最適化
- 概要
- 単一目的最適化アルゴリズムは
- 多目的最適化アルゴリズム
- ニッチ最適化アルゴリズム
- 制約条件付き最適化アルゴリズムなどより複雑な手法を構築するための基礎となるもの
CEC'22テストスイート用のC, Python, MATLABコードは、以下のウェブサイトからダウンロードできる
C-3 : Evolutionary Multi-task Optimization
進化型マルチタスク最適化 (MTSOO, MTMOO)
マルチタスクの 処理 を 進化計算にも適用した 進化型マルチタスク最適化
クラウドコンピューティングの急速な発展とともに、様々な最適化タスクが同時に実行され、進化的マルチタスクが複数のタスク間の相乗効果を利用し、より良い解決策を提供することが期待されている
MTSOO : マルチタスク単一目的最適化
MTMOO : マルチタスク多目的最適化
MTSOO, MTMOOともに
- 10個のMTO複合問題
- 10個の50タスクMTOベンチマーク問題から構成 される
C-4 : Nevergrad and IOHprofiler Open Optimization Competition 2021
Nevergrad と IOHprofilerのオープンな最適化コンペティション2021
GECCO, CEC に共通する コンペ
ブラックボックス最適化の研究を促進することを目的とした Nevergrad と IOHprofiler を中心としたコンペ
コンペティションは2つのトラックで構成されている。
トラック 1: パフォーマンス指向トラック
最適化アルゴリズムを Nevergrad にプルリクエストとして提出する。
いくつかのサブトラック（「ベンチマーク・スイート」）があり、混合整数から連続最適化、「人工」学術関数から実世界の問題、逐次最適化から並列設定まで、幅広いブラックボックス最適化シナリオをカバーしています。
トラック2：一般的なベンチマーク手法
Nevergrad またはIOHprofilerへのプルリクエストと、短い文書（非常に短くても可）をどこか（ホームページ、arXiv、論文へのポインタなど）に投稿することで行われる。
このトラックでは、ブラックボックス最適化アルゴリズムのベンチマークに関するあらゆる側面への貢献を募集。例えば、新しいベンチマーク問題、性能指標や統計量の提案、ベンチマークデータの可視化、ベンチマーク環境の機能拡張や改善など。
C-5 : Offline Data-Driven Evolutionary Optimization
オフラインのデータ駆動型進化的最適化
オフラインデータをもとに、各ベンチマーク問題の最適解を求める 連続単目的最適化と多目的最適化 の 2部門あり
Track1：連続的な単一目的最適化
- DDSOP1: 決定変数 4つ 制約のない障害物のない環境で飛行する自律型ドローンの集団行動性能の最大化
- DDSOP2
決定変数 4つ 閉ざされた障害物のない環境で飛行する自律型ドローンのグループの集団行動性能の最大化 - DDSOP3: 障害物のあるトンネル環境で飛行する自律型ドローンの集団行動性能の最大化であり、4つの意思決定変数を持つ。
Track2：連続的多目的最適化
- DDMOP1 障害物のない環境で飛行する自律型ドローンの集団行動性能の最大化
- 4つの決定変数と3つの目的変数
- DDMOP2 閉ざされた障害物のない環境で飛行する自律型ドローンのグループの集団行動性能の最大化
- 4つの決定変数と3つの目的変数
- DDMOP 障害物のあるトンネル環境で飛行する自律型ドローンの集団行動性能の最大化
- 4つの決定変数と3つの目的変数
両トラックとも、決定変数1,2,4の境界は0.0001から100の範囲、決定変数3の境界は0.0001から300の範囲とする。
おわりに
この記事では CEC2021で行われた 5つのコンペについて紹介しました。後編の 残り5個についてはこちらの記事からご覧になってください！
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