論文の概要: Niching Diversity Estimation for Multi-modal Multi-objective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00383v1
• Date: Sun, 31 Jan 2021 05:23:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 05:07:58.212769
• Title: Niching Diversity Estimation for Multi-modal Multi-objective Optimization
• Title（参考訳）: マルチモーダル多目的最適化のためのニッチ多様性推定
• Authors: Yiming Peng and Hisao Ishibuchi
• Abstract要約: ニッチは進化的多目的最適化において重要かつ広く用いられている手法である。 MMOPでは、対象空間の解は決定空間に複数の逆像を持つことができ、これは等価解と呼ばれる。 MMOPの処理において、標準多様性推定器をより効率的にするために、一般的なニチング機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.584279193016522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Niching is an important and widely used technique in evolutionary multi-objective optimization. Its applications mainly focus on maintaining diversity and avoiding early convergence to local optimum. Recently, a special class of multi-objective optimization problems, namely, multi-modal multi-objective optimization problems (MMOPs), started to receive increasing attention. In MMOPs, a solution in the objective space may have multiple inverse images in the decision space, which are termed as equivalent solutions. Since equivalent solutions are overlapping (i.e., occupying the same position) in the objective space, standard diversity estimators such as crowding distance are likely to select one of them and discard the others, which may cause diversity loss in the decision space. In this study, a general niching mechanism is proposed to make standard diversity estimators more efficient when handling MMOPs. In our experiments, we integrate our proposed niching diversity estimation method into SPEA2 and NSGA-II and evaluate their performance on several MMOPs. Experimental results show that the proposed niching mechanism notably enhances the performance of SPEA2 and NSGA-II on various MMOPs.
• Abstract（参考訳）: ニッチは進化的多目的最適化において重要かつ広く用いられている手法である。 その応用は主に多様性の維持と局所最適への早期収束の回避に重点を置いている。 近年,多目的最適化問題,すなわちマルチモーダル多目的最適化問題(mmops)が注目されるようになった。 MMOPでは、対象空間の解は決定空間に複数の逆像を持つことができ、これは等価解と呼ばれる。 等価解は目的空間において重複している(すなわち同じ位置を占める)ため、群集距離のような標準多様性推定器はそれらのどれかを選び、他の解を破棄し、決定空間における多様性の損失を引き起こす可能性がある。 本研究では,MMOPの処理において,標準多様性推定器をより効率的にするための一般的なニッチ機構を提案する。 本研究では,提案手法をSPEA2とNSGA-IIに統合し,いくつかのMMOP上での性能評価を行った。 実験の結果,提案機構は各種MMOPにおけるSPEA2とNSGA-IIの性能を著しく向上させることがわかった。

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