Review of Parameter Tuning Methods for Nature-Inspired Algorithms

要約

ほとんどすべての最適化アルゴリズムにはアルゴリズムに依存するパラメーターがあり、そのようなパラメーター値の設定は、検討中のアルゴリズムの動作に大きな影響を与える可能性があります。
したがって、最適化に使用されるアルゴリズムが適切に実行され、さまざまなタイプの最適化問題を解決するのに十分な堅牢性を確保できるように、適切なパラメーター調整を実行する必要があります。
この章では、パラメータ調整の主な方法のいくつかを検討し、パラメータ調整の最新の開発に関する重要な問題に焦点を当てます。
いくつかの未解決の問題についても、将来の研究のためのいくつかの推奨事項とともに説明します。

要約(オリジナル)

Almost all optimization algorithms have algorithm-dependent parameters, and the setting of such parameter values can largely influence the behaviour of the algorithm under consideration. Thus, proper parameter tuning should be carried out to ensure the algorithm used for optimization may perform well and can be sufficiently robust for solving different types of optimization problems. This chapter reviews some of the main methods for parameter tuning and then highlights the important issues concerning the latest development in parameter tuning. A few open problems are also discussed with some recommendations for future research.

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