論文の概要: Real-valued Evolutionary Multi-modal Multi-objective Optimization by Hill-Valley Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14998v1
• Date: Wed, 28 Oct 2020 14:12:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 05:19:43.605171
• Title: Real-valued Evolutionary Multi-modal Multi-objective Optimization by Hill-Valley Clustering
• Title（参考訳）: Hill-Valleyクラスタリングによる進化的マルチモーダル多目的最適化
• Authors: S. C. Maree, T. Alderliesten, P. A. N. Bosman
• Abstract要約: 我々は、多目的ヒルバレークラスタリングを導入し、それを多目的ヒルバレーEA(MO-HillVallEA)にMAMaLGaMと組み合わせる。 我々は,MO-HillVallEAがベンチマーク関数の集合上でMAMaLGaMや他のよく知られた多目的最適化アルゴリズムより優れていることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In model-based evolutionary algorithms (EAs), the underlying search distribution is adapted to the problem at hand, for example based on dependencies between decision variables. Hill-valley clustering is an adaptive niching method in which a set of solutions is clustered such that each cluster corresponds to a single mode in the fitness landscape. This can be used to adapt the search distribution of an EA to the number of modes, exploring each mode separately. Especially in a black-box setting, where the number of modes is a priori unknown, an adaptive approach is essential for good performance. In this work, we introduce multi-objective hill-valley clustering and combine it with MAMaLGaM, a multi-objective EA, into the multi-objective hill-valley EA (MO-HillVallEA). We empirically show that MO-HillVallEA outperforms MAMaLGaM and other well-known multi-objective optimization algorithms on a set of benchmark functions. Furthermore, and perhaps most important, we show that MO-HillVallEA is capable of obtaining and maintaining multiple approximation sets simultaneously over time.
• Abstract（参考訳）: モデルベース進化アルゴリズム(eas)では、例えば決定変数間の依存関係に基づいて、基礎となる探索分布が問題に適応される。 hill-valleyクラスタリングは適応型ニチング手法であり、各クラスタが適合環境において単一のモードに対応するように解の集合をクラスタ化する。 これにより、eaの検索分布をモード数に適応させ、各モードを別々に探索することができる。 特にモードの数が未定のブラックボックス設定では、適応的なアプローチが優れたパフォーマンスに不可欠である。 本研究では,多目的ヒルバレークラスタリングを導入し,多目的ヒルバレーEA(MO-HillVallEA)にMAMaLGaMと組み合わせる。 我々は,MO-HillVallEAがベンチマーク関数の集合上でMAMaLGaMや他のよく知られた多目的最適化アルゴリズムより優れていることを示す。 さらに,おそらく最も重要なのは,mo-hillvallea が時間とともに複数の近似集合を同時に獲得し,維持できることである。

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