論文の概要: Towards Fairness-Aware Multi-Objective Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12138v1
- Date: Fri, 22 Jul 2022 06:55:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-26 13:07:49.655676
- Title: Towards Fairness-Aware Multi-Objective Optimization
- Title（参考訳）: 公平性を考慮した多目的最適化に向けて
- Authors: Guo Yu, Lianbo Ma, Wei Du, Wenli Du, Yaochu Jin
- Abstract要約: 本稿では,公正性の観点から多目的最適化の理解を深めることを目的としている。
フェアネスを考慮した多目的最適化の事例を示す。
公平性を意識した多目的最適化の課題と機会に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.52921743851433
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent years have seen the rapid development of fairness-aware machine
learning in mitigating unfairness or discrimination in decision-making in a
wide range of applications. However, much less attention has been paid to the
fairness-aware multi-objective optimization, which is indeed commonly seen in
real life, such as fair resource allocation problems and data driven
multi-objective optimization problems. This paper aims to illuminate and
broaden our understanding of multi-objective optimization from the perspective
of fairness. To this end, we start with a discussion of user preferences in
multi-objective optimization and then explore its relationship to fairness in
machine learning and multi-objective optimization. Following the above
discussions, representative cases of fairness-aware multiobjective optimization
are presented, further elaborating the importance of fairness in traditional
multi-objective optimization, data-driven optimization and federated
optimization. Finally, challenges and opportunities in fairness-aware
multi-objective optimization are addressed. We hope that this article makes a
small step forward towards understanding fairness in the context of
optimization and promote research interest in fairness-aware multi-objective
optimization.
- Abstract（参考訳）: 近年、広範囲のアプリケーションにおいて、意思決定における不公平さや差別を緩和するフェアネス対応機械学習の急速な発展が見られる。
しかし、公平なリソース割り当て問題やデータ駆動型多目的最適化問題など、実生活でよく見られるフェアネス対応多目的最適化にはあまり注意が払われていない。
本稿では,公平性の観点から多目的最適化の理解を照らし,広めることを目的とする。
この目的のために,多目的最適化におけるユーザの好みに関する議論から始め,機械学習と多目的最適化における公平性との関係を考察する。
以上の議論に続いて、従来の多目的最適化、データ駆動最適化、フェデレーション最適化において、フェアネスの重要性をさらに明らかにする。
最後に、公平性を考慮した多目的最適化の課題と機会に対処する。
本稿は、最適化の文脈における公平性を理解し、公正性に配慮した多目的最適化研究への関心を高めるために、少し前進することを願っている。
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