Quantifying the Impact of Modules and Their Interactions in the PSO-X Framework

📄 arXiv: 2601.04100v1 📥 PDF

作者: Christian L. Camacho-Villalón, Ana Nikolikj, Katharina Dost, Eva Tuba, Sašo Džeroski, Tome Eftimov

分类: cs.NE, cs.AI

发布日期: 2026-01-07

💡 一句话要点

量化PSO-X框架中模块及其交互对粒子群优化算法性能的影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 粒子群优化 模块化框架 函数方差分析 算法配置 性能分析

📋 核心要点

  1. 现有模块化优化框架缺乏对模块重要性和交互的深入研究，难以有效配置算法。
  2. 论文通过函数方差分析和聚类分析，量化PSO-X框架中模块及其交互对性能的影响。
  3. 实验结果表明，少数关键模块驱动粒子群优化性能，且模块重要性在不同问题类别中变化不大。

📝 摘要（中文）

PSO-X框架集成了大量模块，用于解决基于粒子群优化的单目标连续优化问题。虽然模块化框架使用户能够自动生成和配置针对特定优化问题的算法，但框架中模块的数量及其交互自由度增加了这一过程的复杂性。理解模块如何影响不同问题的算法性能，对于更有效地找到有效的实现并确定有希望的进一步研究领域至关重要。尽管模块化优化框架具有实际应用和科学意义，但缺乏实证研究来调查哪些模块在模块化优化框架中最重要以及它们如何相互作用。在本文中，我们分析了从PSO-X框架实例化的1424个粒子群优化算法在CEC'05基准测试套件中25个函数（10维和30维）上的性能。我们使用函数方差分析来量化模块及其组合对不同问题类别性能的影响。实际上，这使我们能够根据问题特征（如多模态、数学变换和不同维度）来识别哪些模块对PSO-X性能具有更大的影响。然后，我们进行聚类分析，以识别共享相似模块效应模式的问题类别组。我们的结果表明，所有问题类别中模块的重要性变化不大，这表明粒子群优化性能是由少数有影响力的模块驱动的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决模块化粒子群优化（PSO）框架中，如何量化不同模块及其交互对算法性能影响的问题。现有方法缺乏对模块重要性的系统性分析，导致算法配置效率低下，难以针对特定问题选择合适的模块组合。

核心思路：论文的核心思路是利用函数方差分析（functional ANOVA）来量化每个模块及其交互对算法性能的贡献。通过分析不同模块组合在不同问题上的表现，识别出对性能影响最大的关键模块。此外，采用聚类分析方法，将具有相似模块效应模式的问题归为一类，从而为特定类型的问题推荐合适的模块组合。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 从PSO-X框架中实例化大量的PSO算法，每个算法采用不同的模块组合。2) 在CEC'05基准测试套件中的25个函数上评估这些算法的性能，涵盖10维和30维问题。3) 使用函数方差分析（functional ANOVA）量化每个模块及其交互对算法性能的影响。4) 使用聚类分析方法，将具有相似模块效应模式的问题归为一类。

关键创新：论文的关键创新在于将函数方差分析应用于模块化优化框架的性能分析。传统方法通常难以量化每个模块的独立贡献以及模块之间的交互作用。函数方差分析能够有效地分解算法性能的方差，从而识别出对性能影响最大的关键模块和交互。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择CEC'05基准测试套件作为评估数据集，该套件包含多种具有不同特征的优化问题。2) 使用函数方差分析，将算法性能的方差分解为各个模块及其交互的贡献。3) 使用聚类分析，根据模块效应模式对问题进行分类，从而为特定类型的问题推荐合适的模块组合。

📊 实验亮点

实验结果表明，在PSO-X框架中，少数关键模块对粒子群优化算法的性能起主导作用。函数方差分析结果显示，这些关键模块对算法性能的贡献远大于其他模块。此外，聚类分析结果表明，不同问题类别中模块的重要性变化不大，这为设计通用的高效PSO算法提供了依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动算法配置、优化算法设计和问题特征识别等领域。通过了解不同模块对算法性能的影响，可以更高效地为特定问题选择合适的算法模块组合，从而提高优化效率。此外，该研究还可以帮助研究人员更好地理解问题特征与算法性能之间的关系，为设计更有效的优化算法提供指导。

📄 摘要（原文）

The PSO-X framework incorporates dozens of modules that have been proposed for solving single-objective continuous optimization problems using particle swarm optimization. While modular frameworks enable users to automatically generate and configure algorithms tailored to specific optimization problems, the complexity of this process increases with the number of modules in the framework and the degrees of freedom defined for their interaction. Understanding how modules affect the performance of algorithms for different problems is critical to making the process of finding effective implementations more efficient and identifying promising areas for further investigation. Despite their practical applications and scientific relevance, there is a lack of empirical studies investigating which modules matter most in modular optimization frameworks and how they interact. In this paper, we analyze the performance of 1424 particle swarm optimization algorithms instantiated from the PSO-X framework on the 25 functions in the CEC'05 benchmark suite with 10 and 30 dimensions. We use functional ANOVA to quantify the impact of modules and their combinations on performance in different problem classes. In practice, this allows us to identify which modules have greater influence on PSO-X performance depending on problem features such as multimodality, mathematical transformations and varying dimensionality. We then perform a cluster analysis to identify groups of problem classes that share similar module effect patterns. Our results show low variability in the importance of modules in all problem classes, suggesting that particle swarm optimization performance is driven by a few influential modules.