論文の概要: Interactive Evolutionary Multi-Objective Optimization via Learning-to-Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02604v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 06:34:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-18 03:00:10.508833
• Title: Interactive Evolutionary Multi-Objective Optimization via Learning-to-Rank
• Title（参考訳）: 階層学習による対話型進化的多目的最適化
• Authors: Ke Li, Guiyu Lai, Xin Yao
• Abstract要約: 本稿では,関心の解(SOI)を対話的に見つけるために,嗜好に基づくEMOアルゴリズムを設計するためのフレームワークを開発する。 EMOの中核となる考え方は、人間をEMOのループに巻き込むことだ。何回か繰り返すと、DMは数人の現職候補者に対してフィードバックを求めるよう招待される。 このような情報を集めることで、彼女の好みは学習からランクまでニューラルネットワークによって徐々に学習され、次にベースラインEMOアルゴリズムを導出するために応用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.421614560290609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In practical multi-criterion decision-making, it is cumbersome if a decision maker (DM) is asked to choose among a set of trade-off alternatives covering the whole Pareto-optimal front. This is a paradox in conventional evolutionary multi-objective optimization (EMO) that always aim to achieve a well balance between convergence and diversity. In essence, the ultimate goal of multi-objective optimization is to help a decision maker (DM) identify solution(s) of interest (SOI) achieving satisfactory trade-offs among multiple conflicting criteria. Bearing this in mind, this paper develops a framework for designing preference-based EMO algorithms to find SOI in an interactive manner. Its core idea is to involve human in the loop of EMO. After every several iterations, the DM is invited to elicit her feedback with regard to a couple of incumbent candidates. By collecting such information, her preference is progressively learned by a learning-to-rank neural network and then applied to guide the baseline EMO algorithm. Note that this framework is so general that any existing EMO algorithm can be applied in a plug-in manner. Experiments on $48$ benchmark test problems with up to 10 objectives fully demonstrate the effectiveness of our proposed algorithms for finding SOI.
• Abstract（参考訳）: 実用的なマルチクリエーション意思決定では、意思決定者(dm)がパレートオプティカルフロント全体をカバーする一連のトレードオフの選択肢の中から選択を依頼されるのは面倒である。 これは従来の進化的多目的最適化(EMO)におけるパラドックスであり、常に収束と多様性のバランスをとることを目的としている。 本質的に、多目的最適化の最終的な目標は、意思決定者(DM)が利害の解決(SOI)を複数の矛盾する基準の中で満足なトレードオフを達成するのを支援することである。 そこで本稿では,soiをインタラクティブに探索するための選好ベースのemoアルゴリズムを設計するためのフレームワークを開発した。 その中核となる考え方は、人間をEMOのループに巻き込むことである。 DMは、何回かのイテレーションの後、いくつかの既存の候補者に対してフィードバックを求めるよう招待される。 このような情報を集めることで、彼女の好みは学習からランクまでニューラルネットワークによって徐々に学習され、ベースラインEMOアルゴリズムのガイドに適用される。 このフレームワークは非常に一般的なので、既存のEMOアルゴリズムはプラグイン方式で適用できる。 最大10の目標を持つ48ドルのベンチマークテスト問題に対する実験により,提案アルゴリズムの有効性を実証した。

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