Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fairly Constricted Multi-Objective Particle Swarm Optimization

論文の概要: Fairly Constricted Multi-Objective Particle Swarm Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10040v4
Date: Sun, 13 Nov 2022 12:47:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-04 05:37:47.392920
Title: Fairly Constricted Multi-Objective Particle Swarm Optimization
Title（参考訳）: 公正な制約付き多目的粒子群最適化
Authors: Anwesh Bhattacharya, Snehanshu Saha, Nithin Nagaraj
Abstract要約: 我々は、指数的平均運動量(EM)を組み込むことで、多目的最適化(MOO)解法(SMPSO)の状態を拡張した。提案手法は、ZDT, DTLZ, WFG問題スイート間でのSMPSOの性能に一致し、特定のインスタンスにおいてさらに優れる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: It has been well documented that the use of exponentially-averaged momentum (EM) in particle swarm optimization (PSO) is advantageous over the vanilla PSO algorithm. In the single-objective setting, it leads to faster convergence and avoidance of local minima. Naturally, one would expect that the same advantages of EM carry over to the multi-objective setting. Hence, we extend the state of the art Multi-objective optimization (MOO) solver, SMPSO, by incorporating EM in it. As a consequence, we develop the mathematical formalism of constriction fairness which is at the core of extended SMPSO algorithm. The proposed solver matches the performance of SMPSO across the ZDT, DTLZ and WFG problem suites and even outperforms it in certain instances.
Abstract（参考訳）: 粒子群最適化(PSO)における指数的平均運動量(EM)の使用は、バニラPSOアルゴリズムよりも有利である。単一目的の設定では、局所的なミニマの収束と回避が速くなる。当然、EMの同じ利点が多目的設定へと続くと期待される。そこで我々は,emを組み込むことにより,多目的最適化(moo)ソルバsmpsoの状態を拡張した。その結果,拡張SMPSOアルゴリズムのコアとなる制約フェアネスの数学的定式化を開発した。提案手法は、ZDT, DTLZ, WFG問題スイート間でのSMPSOの性能に一致し、特定のインスタンスにおいてさらに優れる。

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