論文の概要: Semantic Neighborhood Ordering in Multi-objective Genetic Programming based on Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00480v2
• Date: Tue, 13 Apr 2021 18:03:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-09 16:45:22.710931
• Title: Semantic Neighborhood Ordering in Multi-objective Genetic Programming based on Decomposition
• Title（参考訳）: 分解に基づく多目的遺伝的プログラミングにおける意味的近傍順序付け
• Authors: Fergal Stapleton and Edgar Galv\'an
• Abstract要約: 分割に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)を用いた進化的多目的最適化(EMO)における意味多様性の促進方法を示す。 遺伝子プログラミングにおけるMOEA/Dのセマンティック多様性をいかに促進できるかを初めて示す。
• 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: Semantic diversity in Genetic Programming has proved to be highly beneficial in evolutionary search. We have witnessed a surge in the number of scientific works in the area, starting first in discrete spaces and moving then to continuous spaces. The vast majority of these works, however, have focused their attention on single-objective genetic programming paradigms, with a few exceptions focusing on Evolutionary Multi-objective Optimization (EMO). The latter works have used well-known robust algorithms, including the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II and the Strength Pareto Evolutionary Algorithm, both heavily influenced by the notion of Pareto dominance. These inspiring works led us to make a step forward in EMO by considering Multi-objective Evolutionary Algorithms Based on Decomposition (MOEA/D). We show, for the first time, how we can promote semantic diversity in MOEA/D in Genetic Programming.
• Abstract（参考訳）: 遺伝的プログラミングにおける意味的多様性は進化的探索において非常に有益であることが証明されている。 われわれはこの分野の科学研究の急増を目撃し、まずは離散空間から始まり、その後連続空間へと移行した。 しかしながら、これらの研究の大部分は、進化的多目的最適化(EMO)に焦点を絞った、単一目的の遺伝的プログラミングパラダイムに焦点を当てている。 後者は、非支配的なソート遺伝アルゴリズムiiや強パレート進化アルゴリズムなど、よく知られたロバストアルゴリズムを用いており、どちらもパレート支配の概念の影響を強く受けている。 これらの成果は、分解に基づく多目的進化的アルゴリズム(MOEA/D)を考えることで、EMOに一歩前進した。 遺伝子プログラミングにおけるMOEA/Dのセマンティック多様性をいかに促進できるかを初めて示す。

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