論文の概要: GPSAF: A Generalized Probabilistic Surrogate-Assisted Framework for
Constrained Single- and Multi-objective Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04054v1
- Date: Wed, 6 Apr 2022 13:22:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-11 14:02:25.036555
- Title: GPSAF: A Generalized Probabilistic Surrogate-Assisted Framework for
Constrained Single- and Multi-objective Optimization
- Title(参考訳): gpsaf:制約付き単目的および多目的最適化のための一般化確率的サロゲート支援フレームワーク
- Authors: Julian Blank and Kalyanmoy Deb
- Abstract要約: 本稿では,一般確率的サロゲート支援フレームワーク(GPSAF)を提案する。
GPSAFは、制約のない、制約のない、単目的および多目的最適化アルゴリズムの幅広いカテゴリに適用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.8140593450932965
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Significant effort has been made to solve computationally expensive
optimization problems in the past two decades, and various optimization methods
incorporating surrogates into optimization have been proposed. Most research
focuses on either exploiting the surrogate by defining a utility optimization
problem or customizing an existing optimization method to use one or multiple
approximation models. However, only a little attention has been paid to generic
concepts applicable to different types of algorithms and optimization problems
simultaneously. Thus this paper proposes a generalized probabilistic
surrogate-assisted framework (GPSAF), applicable to a broad category of
unconstrained and constrained, single- and multi-objective optimization
algorithms. The idea is based on a surrogate assisting an existing optimization
method. The assistance is based on two distinct phases, one facilitating
exploration and another exploiting the surrogates. The exploration and
exploitation of surrogates are automatically balanced by performing a
probabilistic knockout tournament among different clusters of solutions. A
study of multiple well-known population-based optimization algorithms is
conducted with and without the proposed surrogate assistance on single- and
multi-objective optimization problems with a maximum solution evaluation budget
of 300 or less. The results indicate the effectiveness of applying GPSAF to an
optimization algorithm and the competitiveness with other surrogate-assisted
algorithms.
- Abstract(参考訳): 過去20年間に計算コストのかかる最適化問題を解くために重要な努力がなされており、サロゲートを最適化に取り入れた様々な最適化手法が提案されている。
多くの研究は、ユーティリティ最適化問題を定義することによってサーロゲートを利用するか、1つまたは複数の近似モデルを使うように既存の最適化方法をカスタマイズするかに焦点を当てている。
しかし、異なるタイプのアルゴリズムや最適化問題に同時に適用できる汎用概念にはほとんど注意が払われていない。
そこで本稿では,制約のない単一目的および多目的最適化アルゴリズムの幅広いカテゴリに適用可能な一般化確率的サロゲート支援フレームワーク(gpsaf)を提案する。
このアイデアは、既存の最適化方法を支援するサーロゲートに基づいている。
この援助は2つの異なる段階に基づいており、1つは探検を促進させ、もう1つはサロゲートを悪用する。
様々なソリューションクラスタ間で確率的ノックアウトトーナメントを実行することで、サロゲートの探索と利用が自動的に均衡する。
最大解評価予算が300以下である単目的および多目的最適化問題に対して,提案手法を適用せずに,複数のよく知られた集団ベース最適化アルゴリズムについて検討した。
結果は,GPSAFを最適化アルゴリズムに適用することの有効性と,他のサロゲート支援アルゴリズムとの競合性を示す。
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