探索的景観分析（ELA）は、最適化問題の特性を事前に調査するための重要な手法です。しかし、評価予算が限られている高次元問題やリソース制約のある設定では、従来の空間充填設計（space-filling design）では信頼性の高い統計結果が得られないという課題がありました。限られた評価回数では、得られる景観記述子がノイズを含みやすく、不安定になるという問題が生じていたのです。 本研究では、このELAの課題に対処するため、ランダム線形埋め込み（random linear embedding）に基づく新しいサンプリング戦略を提案しています。従来のように完全な決定空間で均一にサンプリングするのではなく、予算をランダムに方向付けられた低次元部分空間に配分し、このアプローチが景観記述子の堅牢性を向上させるかを検証しています。 研究では、COCO環境のBlack-Box Optimization Benchmarking（BBOB）テストスイートを用いて、20次元の設定で全空間サンプリング戦略と埋め込みベースのサンプリング戦略を比較しました。複数の古典的なELA特徴セットにおいて評価を行った結果、ランダム線形埋め込みは予算制約下のELAにおいて有望な代替手段となることが示唆されました。 ただし、その有効性は特徴クラスと基礎となる問題に依存する傾向が見られており、すべての状況で同等の効果が得られるわけではないという限定的な結論に至っています。この研究は、リソース制限下での効率的な問題特性分析に向けた重要なステップとなるでしょう。