論文の概要: Few-shots Parallel Algorithm Portfolio Construction via Co-evolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00501v2
- Date: Tue, 23 Feb 2021 07:12:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 22:25:38.578025
- Title: Few-shots Parallel Algorithm Portfolio Construction via Co-evolution
- Title（参考訳）: 共進化による並列アルゴリズムポートフォリオ構築
- Authors: Ke Tang, Shengcai Liu, Peng Yang, Xin Yao
- Abstract要約: 一般化、すなわち、システム設計と開発フェーズで利用できない問題のインスタンスを解く能力は、インテリジェントシステムにとって重要な目標である。
本稿では,この課題に対する対策として,CEPSの共進化(Co-Evolution of CEPS)という新たな競争的共進化手法を提案する。
トラベルセールスマン問題(TSP)と同時ピックアップ・デリバリ・アンド・タイムウィンドウ(VRPSPDTW)の2つの具体的なアルゴリズムが提示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.069132566211675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generalization, i.e., the ability of solving problem instances that are not
available during the system design and development phase, is a critical goal
for intelligent systems. A typical way to achieve good generalization is to
learn a model from vast data. In the context of heuristic search, such a
paradigm could be implemented as configuring the parameters of a parallel
algorithm portfolio (PAP) based on a set of training problem instances, which
is often referred to as PAP construction. However, compared to traditional
machine learning, PAP construction often suffers from the lack of training
instances, and the obtained PAPs may fail to generalize well. This paper
proposes a novel competitive co-evolution scheme, named Co-Evolution of
Parameterized Search (CEPS), as a remedy to this challenge. By co-evolving a
configuration population and an instance population, CEPS is capable of
obtaining generalizable PAPs with few training instances. The advantage of CEPS
in improving generalization is analytically shown in this paper. Two concrete
algorithms, namely CEPS-TSP and CEPS-VRPSPDTW, are presented for the Traveling
Salesman Problem (TSP) and the Vehicle Routing Problem with Simultaneous
Pickup-Delivery and Time Windows (VRPSPDTW), respectively. Experimental results
show that CEPS has led to better generalization, and even managed to find new
best-known solutions for some instances.
- Abstract（参考訳）: 一般化、すなわち、システム設計と開発フェーズで利用できない問題インスタンスを解決できる能力は、インテリジェントシステムにとって重要な目標である。
よい一般化を達成する典型的な方法は、巨大なデータからモデルを学ぶことである。
ヒューリスティック探索の文脈において、そのようなパラダイムは、pap構築と呼ばれる一連のトレーニング問題インスタンスに基づいて、並列アルゴリズムポートフォリオ(pap)のパラメータを設定するために実装することができる。
しかし、従来の機械学習と比較して、PAPの構築はトレーニングインスタンスの欠如に悩まされ、得られたPAPはうまく一般化できない。
本稿では,この課題に対する対策として,CEPS(Co-Evolution of Parameterized Search)という新たな競合的共進化手法を提案する。
構成人口とインスタンス人口の共進化により、CEPSは、少数のトレーニングインスタンスで一般化可能なPAPを得ることができる。
一般化におけるCEPSの利点を解析的に示す。
CEPS-TSP と CEPS-VRPSPDTW という2つの具体的なアルゴリズムが,TSP (Traveing Salesman Problem) とVRPSPDTW (Vine Routing Problem with Simultaneous Pickup-Delivery and Time Windows) に対してそれぞれ提示される。
実験の結果、CEPSはより一般化され、いくつかのインスタンスでよく知られた新しいソリューションを見つけることができた。
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