論文の概要: Optimistic variants of single-objective bilevel optimization for evolutionary algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09926v1
• Date: Sat, 22 Aug 2020 23:12:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 07:37:00.747254
• Title: Optimistic variants of single-objective bilevel optimization for evolutionary algorithms
• Title（参考訳）: 進化アルゴリズムのための単目的二値最適化の楽観的変種
• Authors: Anuraganand Sharma
• Abstract要約: ベンチマーク問題を解くために部分的部分進化的アプローチが提案され、優れた結果が得られた。 また、一般的な収束アプローチ、すなわち楽観的で悲観的なアプローチにも新しい変種が提案されている。 実験の結果、アルゴリズムは楽観的な変量を持つ最適解に異なる収束性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.788217433800101
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single-objective bilevel optimization is a specialized form of constraint optimization problems where one of the constraints is an optimization problem itself. These problems are typically non-convex and strongly NP-Hard. Recently, there has been an increased interest from the evolutionary computation community to model bilevel problems due to its applicability in the real-world applications for decision-making problems. In this work, a partial nested evolutionary approach with a local heuristic search has been proposed to solve the benchmark problems and have outstanding results. This approach relies on the concept of intermarriage-crossover in search of feasible regions by exploiting information from the constraints. A new variant has also been proposed to the commonly used convergence approaches, i.e., optimistic and pessimistic. It is called extreme optimistic approach. The experimental results demonstrate the algorithm converges differently to known optimum solutions with the optimistic variants. Optimistic approach also outperforms pessimistic approach. Comparative statistical analysis of our approach with other recently published partial to complete evolutionary approaches demonstrates very competitive results.
• Abstract（参考訳）: 単目的双レベル最適化は、制約の1つが最適化問題そのものであるような制約最適化問題の特殊な形式である。 これらの問題は、通常、非凸かつ強いnpハードである。 近年, 意思決定問題に対する実世界応用の適用性から, 進化的計算コミュニティから, 双レベル問題をモデル化する関心が高まっている。 本研究では,局所的ヒューリスティック探索を用いた部分ネスト型進化的手法を提案し,ベンチマーク問題を解き,優れた結果を得た。 このアプローチは、制約から情報を活用することにより、実現可能な領域を探索する際の婚姻交叉の概念に依存している。 一般的な収束アプローチ、すなわち楽観的で悲観的なアプローチにも新しい変種が提案されている。 これを極楽観的アプローチと呼ぶ。 実験結果は、アルゴリズムが楽観的な変種を持つ既知の最適解と異なる収束性を示す。 最適アプローチは悲観的アプローチよりも優れている。 最近発表された部分進化的アプローチと完全進化的アプローチの比較統計的分析は、非常に競争力のある結果を示している。

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