論文の概要: Rank-based Non-dominated Sorting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13654v2
• Date: Mon, 28 Mar 2022 09:22:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 20:57:36.030541
• Title: Rank-based Non-dominated Sorting
• Title（参考訳）: ランクベース非支配ソーティング
• Authors: Bogdan Burlacu
• Abstract要約: 我々は、高額な支配比較を避けるために、ソート安定性と順序情報を利用した非支配的なソート手法であるランクソートを導入する。 2つのアルゴリズム的変種が提案されている: 1つはRandOrdinal (RO) で、支配性を決定するために順序付き階数比較(英語版)(ordinal rank comparisons)を用いており、O(N) 空間を必要とする。 NSGA2アルゴリズムと合成ベンチマークを用いた実験シミュレーションにおいて,提案手法の有効性を他の手法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Non-dominated sorting is a computational bottleneck in Pareto-based multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) due to the runtime-intensive comparison operations involved in establishing dominance relationships between solution candidates. In this paper we introduce Rank Sort, a non-dominated sorting approach exploiting sorting stability and ordinal information to avoid expensive dominance comparisons in the rank assignment phase. Two algorithmic variants are proposed: the first one, RankOrdinal (RO), uses ordinal rank comparisons in order to determine dominance and requires O(N) space; the second one, RankIntersect (RS), uses set intersections and bit-level parallelism and requires O(N^2) space. We demonstrate the efficiency of the proposed methods in comparison with other state of the art algorithms in empirical simulations using the NSGA2 algorithm as well as synthetic benchmarks. The RankIntersect algorithm is able to significantly outperform the current state of the art offering up to 30% speed-up for many objectives. C++ implementations are provided for all algorithms.
• Abstract（参考訳）: 非支配的ソート(non-dominated sorting)は、paretoベースの多目的進化アルゴリズム(moeas)における計算上のボトルネックである。 本稿では、ランク割り当てフェーズにおける高価な支配比較を回避するために、ソート安定性と順序情報を利用した非支配的なソート手法であるランクソートを紹介する。 2つのアルゴリズム的変種が提案されている: 1つはRandOrdinal (RO) で、支配性を決定するために順序付き階数比較(英語版)(ordinal rank comparisons)を用いており、2つ目はO(N)空間を必要とする。 NSGA2アルゴリズムと合成ベンチマークを用いた実験シミュレーションにおいて,提案手法の有効性を他の手法と比較した。 RankIntersectアルゴリズムは、多くの目的に対して最大30%のスピードアップを提供する技術の現状を大幅に上回ることができる。 C++はすべてのアルゴリズムに実装されている。

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