論文の概要: An Instance Space Analysis of Constrained Multi-Objective Optimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00868v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 04:28:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 08:09:47.762913
• Title: An Instance Space Analysis of Constrained Multi-Objective Optimization Problems
• Title（参考訳）: 制約付き多目的最適化問題のインスタンス空間解析
• Authors: Hanan Alsouly and Michael Kirley and Mario Andr\'es Mu\~noz
• Abstract要約: 我々は,制約付き多目的進化アルゴリズム(CMOEA)の性能とCMOPインスタンス特性の関係について,ISA(インスタンス空間解析)を用いて検討する。 6つのCMOPベンチマークスイートと15のCMOEAにまたがる問題アルゴリズムのフットプリントを詳細に評価する。 我々は、非支配的集合の分離と制約と目的の進化可能性の相関という2つの重要な特徴が、アルゴリズムの性能に最も大きな影響を与えると結論付けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.314903445595385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-objective optimization problems with constraints (CMOPs) are generally considered more challenging than those without constraints. This in part can be attributed to the creation of infeasible regions generated by the constraint functions, and/or the interaction between constraints and objectives. In this paper, we explore the relationship between constrained multi-objective evolutionary algorithms (CMOEAs) performance and CMOP instances characteristics using Instance Space Analysis (ISA). To do this, we extend recent work focused on the use of Landscape Analysis features to characterise CMOP. Specifically, we scrutinise the multi-objective landscape and introduce new features to describe the multi-objective-violation landscape, formed by the interaction between constraint violation and multi-objective fitness. Detailed evaluation of problem-algorithm footprints spanning six CMOP benchmark suites and fifteen CMOEAs, illustrates that ISA can effectively capture the strength and weakness of the CMOEAs. We conclude that two key characteristics, the isolation of non-dominate set and the correlation between constraints and objectives evolvability, have the greatest impact on algorithm performance. However, the current benchmarks problems do not provide enough diversity to fully reveal the efficacy of CMOEAs evaluated.
• Abstract（参考訳）: 制約付き多目的最適化問題(CMOP)は一般に制約のない問題よりも難しいと考えられる。 これは、制約関数によって生成される不可能な領域の作成や、制約と目的の間の相互作用によるものである。 本稿では,制約付き多目的進化アルゴリズム(CMOEA)の性能とCMOPインスタンス特性の関係について,ISAを用いて検討する。 そこで本研究では,CMOPを特徴付けるランドスケープ分析機能の利用に焦点を当てた最近の研究を拡張した。 具体的には、多目的ランドスケープを精査し、制約違反と多目的フィットネスの相互作用によって形成される多目的違反ランドスケープを記述するための新機能を導入する。 6つのCMOPベンチマークスイートと15のCMOEAにまたがる問題アルゴリズムのフットプリントの詳細な評価は、ISAがCMOEAの強度と弱点を効果的に捉えることができることを示している。 結論として,非支配集合の分離と制約と目標の創発性の相関という2つの重要な特徴がアルゴリズム性能に最も大きな影響を与えている。 しかし、現在のベンチマークの問題は、評価されたCMOEAの有効性を十分に明らかにするのに十分な多様性を提供していない。

関連論文リスト

• An Efficient Approach for Solving Expensive Constrained Multiobjective Optimization Problems [0.0]
  効率的な確率的選択に基づく制約付き多目的EAをPSCMOEAと呼ぶ。 a) 評価された解の実現可能性と収束状態に基づく適応探索境界同定スキームのような新しい要素を含む。 ECMOPを模擬する低評価予算を用いて, 幅広い制約付き問題に対して, 数値実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T02:32:58Z)
• UCB-driven Utility Function Search for Multi-objective Reinforcement Learning [75.11267478778295]
  マルチオブジェクト強化学習(MORL)エージェントでは、意思決定行動の最適化を行う。 重みベクトル w でパラメータ化される線型効用関数の場合に焦点を当てる。 学習過程の異なる段階で最も有望な重みベクトルを効率的に探索する上信頼境界に基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T09:34:42Z)
• ACE : Off-Policy Actor-Critic with Causality-Aware Entropy Regularization [52.5587113539404]
  因果関係を考慮したエントロピー(entropy)という用語を導入し,効率的な探索を行うための潜在的影響の高いアクションを効果的に識別し,優先順位付けする。 提案アルゴリズムであるACE:Off-policy Actor-critic with Causality-aware Entropy regularizationは,29種類の連続制御タスクに対して,大幅な性能上の優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T13:22:06Z)
• Deep-ELA: Deep Exploratory Landscape Analysis with Self-Supervised Pretrained Transformers for Single- and Multi-Objective Continuous Optimization Problems [0.6138671548064356]
  本稿では,ディープラーニングとERA機能を組み合わせたハイブリッドアプローチであるDeep-ELAを提案する。 提案するフレームワークは、単目的および多目的の連続最適化問題を分析するために、最初から利用できるか、あるいは様々なタスクに微調整することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T12:41:17Z)
• A Novel Energy based Model Mechanism for Multi-modal Aspect-Based Sentiment Analysis [85.77557381023617]
  マルチモーダル感情分析のための新しいフレームワークDQPSAを提案する。 PDQモジュールは、プロンプトをビジュアルクエリと言語クエリの両方として使用し、プロンプト対応の視覚情報を抽出する。 EPEモジュールはエネルギーベースモデルの観点から解析対象の境界ペアリングをモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T12:00:46Z)
• Concrete Subspace Learning based Interference Elimination for Multi-task Model Fusion [86.6191592951269]
  一般的な事前訓練された大規模モデルから微調整されたマージングモデルは、様々なタスクに特化しているが、様々なタスクでうまく機能するマルチタスクモデルを構築するための安価でスケーラブルな戦略として実証されている。 本稿では、共通低次元部分空間を同定し、その共有情報トラック干渉問題を性能を犠牲にすることなく利用するための連続緩和(Concrete)部分空間学習法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T07:24:54Z)
• IcSDE+ -- An Indicator for Constrained Multi-Objective Optimization [4.511923587827301]
  IcSDE+と呼ばれる効果的な単一人口指標に基づくCMOEAを提案する。 IcSDE+は制約違反(c)、シフトベース密度推定(SDE)、目的の和(+)の効率的な融合である IcSDE+によるCMOEAの性能は、異なる特徴を持つ6つのベンチマークスイート上の9つの最先端のCMOEAと比較して好意的に比較される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T04:19:01Z)
• Multi-Objective GFlowNets [59.16787189214784]
  本稿では,多目的最適化の文脈において,多様な候補を生成する問題について検討する。 薬物発見やマテリアルデザインといった機械学習の多くの応用において、目標は、競合する可能性のある目標のセットを同時に最適化する候補を生成することである。 GFlowNetsをベースとした多目的GFlowNets(MOGFNs)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T16:15:36Z)
• Joint Entropy Search for Multi-objective Bayesian Optimization [0.0]
  本稿では,統合エントロピー探索(Joint Entropy Search)と呼ばれるBOのための情報理論獲得関数を提案する。 本稿では, ハイパーボリュームとその重み付き変種の観点から, 合成および実世界の諸問題に対するこの新しいアプローチの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T13:19:08Z)
• Multi-Objective Constrained Optimization for Energy Applications via Tree Ensembles [55.23285485923913]
  エネルギーシステムの最適化問題は、強い非線形系の挙動と複数の競合する目的のために複雑である。 場合によっては、提案された最適解は、物理的性質や安全クリティカルな操作条件に関連する明示的な入力制約に従う必要がある。 本稿では,ブラックボックス問題に対する制約付き多目的最適化のためのツリーアンサンブルを用いた新しいデータ駆動戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-04T20:18:55Z)
• Empirical Study on the Benefits of Multiobjectivization for Solving Single-Objective Problems [0.0]
  局所オプティマはしばしばアルゴリズムの進行を防ぎ、深刻な脅威を引き起こす。 マルチオブジェクトの勾配に基づく高度な可視化技術を用いて,出現するマルチオブジェクトの景観の特性を図示し,考察した。 我々は,多目的COCOMOGSAがこれらの特性を利用して局所トラップを克服できることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T14:04:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。