論文の概要: Cooperative Coevolution for Non-Separable Large-Scale Black-Box Optimization: Convergence Analyses and Distributed Accelerations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05020v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 07:15:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 15:59:12.891628
• Title: Cooperative Coevolution for Non-Separable Large-Scale Black-Box Optimization: Convergence Analyses and Distributed Accelerations
• Title（参考訳）: 非分離型大規模ブラックボックス最適化のための協調的共進化:収束解析と分散加速
• Authors: Qiqi Duan and Chang Shao and Guochen Zhou and Haobin Yang and Qi Zhao, and Yuhui Shi
• Abstract要約: 我々は、よく知られた協調的共進化(CC)の大規模バージョンを非分離関数で解析し、拡張する。 まず,非分離型大規模問題に対して,分解法が好まれるかどうかを実証的に明らかにする。 我々はCCを単純化することで連続的なゲームモデルにフォーマル化するが、その本質は失われることはない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.789741014343367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given the ubiquity of non-separable optimization problems in real worlds, in this paper we analyze and extend the large-scale version of the well-known cooperative coevolution (CC), a divide-and-conquer optimization framework, on non-separable functions. First, we reveal empirical reasons of why decomposition-based methods are preferred or not in practice on some non-separable large-scale problems, which have not been clearly pointed out in many previous CC papers. Then, we formalize CC to a continuous game model via simplification, but without losing its essential property. Different from previous evolutionary game theory for CC, our new model provides a much simpler but useful viewpoint to analyze its convergence, since only the pure Nash equilibrium concept is needed and more general fitness landscapes can be explicitly considered. Based on convergence analyses, we propose a hierarchical decomposition strategy for better generalization, as for any decomposition there is a risk of getting trapped into a suboptimal Nash equilibrium. Finally, we use powerful distributed computing to accelerate it under the multi-level learning framework, which combines the fine-tuning ability from decomposition with the invariance property of CMA-ES. Experiments on a set of high-dimensional functions validate both its search performance and scalability (w.r.t. CPU cores) on a clustering computing platform with 400 CPU cores.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実世界における非分離最適化問題の普遍性を考慮し,非分離関数の分割・分割最適化フレームワークであるよく知られた協調共進化(cc)の大規模バージョンを解析・拡張する。 まず,多くのCC論文で指摘されていない非分離性大規模問題に対して,分解法が好まれるかどうかを実証的に明らかにする。 そして、ccを単純化によって連続的なゲームモデルに形式化するが、本質的な性質を失うことはない。 ccの以前の進化ゲーム理論と異なり、新しいモデルは、純粋なナッシュ均衡の概念のみが必要であり、より一般的なフィットネスランドスケープを明示的に考慮できるので、その収束を分析するためのずっと単純だが有用な視点を提供する。 収束解析に基づいて, 任意の分解が最適下ナッシュ平衡に閉じ込められるリスクがあるため, より優れた一般化のための階層的分解戦略を提案する。 最後に,CMA-ESの分散特性と分解による微調整能力を組み合わせた多層学習フレームワークを用いて,分散コンピューティングを高速化する。 一連の高次元関数の実験は、400コアのクラスタリングコンピューティングプラットフォーム上での検索性能とスケーラビリティ(CPUコア)の両方を検証する。

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