論文の概要: Optimising Monotone Chance-Constrained Submodular Functions Using Evolutionary Multi-Objective Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11444v1
• Date: Sat, 20 Jun 2020 00:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 22:02:13.345535
• Title: Optimising Monotone Chance-Constrained Submodular Functions Using Evolutionary Multi-Objective Algorithms
• Title（参考訳）: 進化的多目的アルゴリズムを用いたモノトンチャンス制約部分モジュラ関数の最適化
• Authors: Aneta Neumann and Frank Neumann
• Abstract要約: 本稿では、確率制約付き部分モジュラー関数に対する進化的多目的アルゴリズムの最初の実行時解析について述べる。 本稿では,GSEMOアルゴリズムが最近解析されたgreedyアルゴリズムと同等の性能保証が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.389164392812276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many real-world optimisation problems can be stated in terms of submodular functions. A lot of evolutionary multi-objective algorithms have recently been analyzed and applied to submodular problems with different types of constraints. We present a first runtime analysis of evolutionary multi-objective algorithms for chance-constrained submodular functions. Here, the constraint involves stochastic components and the constraint can only be violated with a small probability of alpha. We show that the GSEMO algorithm obtains the same worst case performance guarantees as recently analyzed greedy algorithms. Furthermore, we investigate the behavior of evolutionary multi-objective algorithms such as GSEMO and NSGA-II on different submodular chance constrained network problems. Our experimental results show that this leads to significant performance improvements compared to the greedy algorithm.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界の最適化問題は、部分モジュラ函数の観点で述べることができる。 多くの進化的多目的アルゴリズムが近年解析され、異なる種類の制約を持つ部分モジュラー問題に適用されている。 本稿では,確率制約付き部分モジュラ関数に対する進化的多目的アルゴリズムのランタイム解析について述べる。 ここで、制約は確率的成分を含み、制約はアルファのわずかな確率でのみ破ることができる。 gsemoアルゴリズムは,近年解析されたグリーディアルゴリズムと同じ最悪の場合性能保証が得られることを示す。 さらに,GSEMOやNSGA-IIなどの進化的多目的アルゴリズムのネットワーク問題に対する挙動について検討した。 実験結果から, グリーディアルゴリズムと比較して, 大幅な性能向上が得られた。

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