論文の概要: ETO Meets Scheduling: Learning Key Knowledge from Single-Objective Problems to Multi-Objective Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12902v2
• Date: Wed, 28 Jun 2023 16:51:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 18:39:31.433817
• Title: ETO Meets Scheduling: Learning Key Knowledge from Single-Objective Problems to Multi-Objective Problem
• Title（参考訳）: スケジューリング:単一目的問題から多目的問題への鍵知識の学習
• Authors: Wendi Xu, Xianpeng Wang
• Abstract要約: ETOは「進化計算研究の新しいフロンティア」として機能する。 ETOによるスケジューリングでは、インテリジェントなスケジューリングとグリーンスケジューリングの両方に非常に競争力のある"ミーティング"フレームワークを構成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4112990554464235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evolutionary transfer optimization(ETO) serves as "a new frontier in evolutionary computation research", which will avoid zero reuse of experience and knowledge from solved problems in traditional evolutionary computation. In scheduling applications via ETO, a highly competitive "meeting" framework between them could be constituted towards both intelligent scheduling and green scheduling, especially for carbon neutrality within the context of China. To the best of our knowledge, our study on scheduling here, is the 1st work of ETO for complex optimization when multiobjective problem "meets" single-objective problems in combinatorial case (not multitasking optimization). More specifically, key knowledge like positional building blocks clustered, could be learned and transferred for permutation flow shop scheduling problem (PFSP). Empirical studies on well-studied benchmarks validate relatively firm effectiveness and great potential of our proposed ETO-PFSP framework.
• Abstract（参考訳）: 進化的伝達最適化(ETO)は「進化的計算研究の新しいフロンティア」として機能し、従来の進化的計算において解決された問題から経験と知識をゼロに再利用することを避ける。 ETOを経由したスケジューリングでは、インテリジェントなスケジューリングとグリーンスケジューリングの両方、特に中国の文脈における炭素中立性のために、非常に競争の激しい"ミーティング"フレームワークを構成することができる。 我々の知る限り、ここでのスケジューリングに関する我々の研究は、多目的問題(マルチタスク最適化ではない)の単一目的問題において、複雑な最適化のためのETOの最初の研究である。 より具体的には、位置決めブロックのような重要な知識は学習され、置換フローショップスケジューリング問題(PFSP)のために転送される。 提案するETO-PFSPフレームワークの比較的確実な有効性と大きな可能性を検証する。

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