論文の概要: Incremental Data-driven Optimization of Complex Systems in Nonstationary Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07225v2
• Date: Fri, 25 Dec 2020 13:35:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 21:30:59.291779
• Title: Incremental Data-driven Optimization of Complex Systems in Nonstationary Environments
• Title（参考訳）: 非定常環境における複雑システムのインクリメンタルデータ駆動最適化
• Authors: Cuie Yang, Jinliang Ding, Yaochu Jin, Tianyou Chai
• Abstract要約: 本稿では、動的環境がもたらす課題に対処するデータ駆動最適化アルゴリズムを提案する。 まず、サロゲートを訓練するためにデータストリームアンサンブル学習法を採用し、アンサンブルの各ベース学習者が前の環境における時間変化対象関数を学習する。 その後、マルチタスク進化アルゴリズムを用いて、アンサンブルサロゲートによって支援された過去の環境における問題を同時に最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.93254582875251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing work on data-driven optimization focuses on problems in static environments, but little attention has been paid to problems in dynamic environments. This paper proposes a data-driven optimization algorithm to deal with the challenges presented by the dynamic environments. First, a data stream ensemble learning method is adopted to train the surrogates so that each base learner of the ensemble learns the time-varying objective function in the previous environments. After that, a multi-task evolutionary algorithm is employed to simultaneously optimize the problems in the past environments assisted by the ensemble surrogate. This way, the optimization tasks in the previous environments can be used to accelerate the tracking of the optimum in the current environment. Since the real fitness function is not available for verifying the surrogates in offline data-driven optimization, a support vector domain description that was designed for outlier detection is introduced to select a reliable solution. Empirical results on six dynamic optimization benchmark problems demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm compared with four state-of-the-art data-driven optimization algorithms.
• Abstract（参考訳）: データ駆動最適化に関する既存の作業は静的環境の問題に焦点を当てているが、動的環境の問題にはほとんど注意が払われていない。 本稿では,動的環境が提示する課題に対処するデータ駆動最適化アルゴリズムを提案する。 まず、サロゲートを訓練するためにデータストリームアンサンブル学習法を採用し、アンサンブルの各ベース学習者が前の環境における時間変化対象関数を学習する。 その後、マルチタスク進化アルゴリズムを用いて、アンサンブルサロゲートによって支援された過去の環境における問題を同時に最適化する。 これにより、以前の環境における最適化タスクを使用して、現在の環境における最適動作の追跡を高速化することができる。 オフラインデータ駆動最適化におけるサロゲートの検証には実際の適合関数が利用できないため、信頼性の高いソリューションを選択するために、異常検出用に設計されたサポートベクトルドメイン記述が導入された。 6つの動的最適化ベンチマーク問題に対する実験結果から,提案アルゴリズムの有効性が示された。

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