論文の概要: New Core-Guided and Hitting Set Algorithms for Multi-Objective Combinatorial Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10856v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 09:46:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-28 08:54:12.992581
• Title: New Core-Guided and Hitting Set Algorithms for Multi-Objective Combinatorial Optimization
• Title（参考訳）: 多目的組合せ最適化のための新しいコアガイドとハッティングセットアルゴリズム
• Authors: Jo\~ao Cortes, In\^es Lynce, Vasco Manquinho
• Abstract要約: 本稿では,多目的組合せ最適化のための2つの新しい不満足性に基づくアルゴリズムを提案する。 1つはコア誘導MOCOソルバ、もう1つはヒットセットベースのMOCOソルバである。 実験の結果,新しい不満足性に基づくアルゴリズムは,MOCOの最先端SATベースのアルゴリズムより優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the last decade, a plethora of algorithms for single-objective Boolean optimization has been proposed that rely on the iterative usage of a highly effective Propositional Satisfiability (SAT) solver. But the use of SAT solvers in Multi-Objective Combinatorial Optimization (MOCO) algorithms is still scarce. Due to this shortage of efficient tools for MOCO, many real-world applications formulated as multi-objective are simplified to single-objective, using either a linear combination or a lexicographic ordering of the objective functions to optimize. In this paper, we extend the state of the art of MOCO solvers with two novel unsatisfiability-based algorithms. The first is a core-guided MOCO solver. The second is a hitting set-based MOCO solver. Experimental results obtained in a wide range of benchmark instances show that our new unsatisfiability-based algorithms can outperform state-of-the-art SAT-based algorithms for MOCO.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間,sat(high effective propositional satisfiability)ソルバの反復的使用に頼り,単目的ブール最適化のためのアルゴリズムが多数提案されてきた。 しかし、Multi-Objective Combinatorial Optimization(MOCO)アルゴリズムにおけるSATソルバの使用は依然として少ない。 このMOCOの効率的なツールが不足しているため、目的関数の線形組み合わせや語彙順応を用いて、多目的として定式化された現実世界のアプリケーションの多くは、単目的に単純化されている。 本稿では,モコ解法の現状を2つの新しい不満足性に基づくアルゴリズムで拡張する。 1つ目はコア誘導MOCOソルバである。 2つ目は、セットベースのMOCOソルバだ。 広範囲のベンチマークで得られた実験結果から、我々の新しい不満足性ベースのアルゴリズムはMOCOの最先端SATベースのアルゴリズムより優れていることが示された。

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