論文の概要: Towards KAB2S: Learning Key Knowledge from Single-Objective Problems to
Multi-Objective Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12906v2
- Date: Wed, 28 Jun 2023 12:25:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-29 18:39:58.409975
- Title: Towards KAB2S: Learning Key Knowledge from Single-Objective Problems to
Multi-Objective Problem
- Title（参考訳）: KAB2Sに向けて : 単目的問題から多目的問題への鍵知識の学習
- Authors: Xu Wendi, Wang Xianpeng, Guo Qingxin, Song Xiangman, Zhao Ren, Zhao
Guodong, Yang Yang, Xu Te, He Dakuo
- Abstract要約: ETOは、進化計算における過去の問題の解決から、関連する経験と知識のゼロ再利用という伝統的なパラダイムを克服する。
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のために、非常に魅力的で競争性の高いフレームワーク"ミーティング"が形成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.049958323732362
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As "a new frontier in evolutionary computation research", evolutionary
transfer optimization(ETO) will overcome the traditional paradigm of zero reuse
of related experience and knowledge from solved past problems in researches of
evolutionary computation. In scheduling applications via ETO, a quite appealing
and highly competitive framework "meeting" between them could be formed for
both intelligent scheduling and green scheduling, especially for international
pledge of "carbon neutrality" from China. To the best of our knowledge, our
paper on scheduling here, serves as the 1st work of a class of ETO frameworks
when multiobjective optimization problem "meets" single-objective optimization
problems in discrete case (not multitasking optimization). More specifically,
key knowledge conveyed for industrial applications, like positional building
blocks with genetic algorithm based settings, could be used via the new core
transfer mechanism and learning techniques for permutation flow shop scheduling
problem(PFSP). Extensive studies on well-studied benchmarks validate firm
effectiveness and great universality of our proposed ETO-PFSP framework
empirically. Our investigations (1) enrich the ETO frameworks, (2) contribute
to the classical and fundamental theory of building block for genetic
algorithms and memetic algorithms, and (3) head towards the paradigm shift of
evolutionary scheduling via learning by proposal and practice of paradigm of
"knowledge and building-block based scheduling" (KAB2S) for "industrial
intelligence" in China.
- Abstract（参考訳）: 進化的計算研究の新しいフロンティア」として、進化的伝達最適化(eto)は進化的計算研究における過去の問題からの関連する経験と知識のゼロ再利用という従来のパラダイムを克服する。
etoによるスケジューリングアプリケーションでは、知的スケジューリングとグリーンスケジューリングの両方、特に中国からの「炭素中立性」の国際的な誓約のために、非常に魅力的で競争の激しいフレームワーク「ミーティング」が形成される可能性がある。
我々の知る限り、ここでのスケジューリングに関する論文は、多目的最適化問題(マルチタスク最適化ではない)が離散ケースにおいて単目的最適化問題を「省略する」場合に、ETOフレームワークのクラスの最初の作業となる。
より具体的には、遺伝的アルゴリズムをベースとした位置決定ブロックのような産業応用のための重要な知識は、置換フローショップスケジューリング問題(PFSP)のための新しいコア転送機構と学習技術によって利用することができる。
提案するETO-PFSPフレームワークの有効性と大域的普遍性を実証的に検証した。
本研究は,(1)ETOフレームワークを充実させ,(2)遺伝的アルゴリズムとメメティックアルゴリズムのブロック構築の古典的・基本的理論に寄与し,(3)中国における「インダストリアルインテリジェンス」のための「知識とビルディングブロックに基づくスケジューリング(KAB2S)」のパラダイムの提案と実践により,進化的スケジューリングのパラダイムシフトに向かう。
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