論文の概要: DECN: Automated Evolutionary Algorithms via Evolution Inspired Deep Convolution Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09599v3
• Date: Mon, 23 Oct 2023 01:18:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 13:16:27.485315
• Title: DECN: Automated Evolutionary Algorithms via Evolution Inspired Deep Convolution Network
• Title（参考訳）: decn:進化による自動進化アルゴリズムは深層畳み込みネットワークにインスパイアされた
• Authors: Kai Wu, Penghui Liu, Jing Liu
• Abstract要約: 本稿では、まず、自動EAに焦点を当てる: 自動EAは、関心の問題における構造を利用して、自動更新ルールを生成する。 手動で設計したEAから手動の介入なしに自動化されたEAへの移行を実現するために、深層進化畳み込みネットワーク(DECN)を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.40999126818105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evolutionary algorithms (EAs) have emerged as a powerful framework for optimization, especially for black-box optimization. This paper first focuses on automated EA: Automated EA exploits structure in the problem of interest to automatically generate update rules (optimization strategies) for generating and selecting potential solutions so that it can move a random population near the optimal solution. However, current EAs cannot achieve this goal due to the poor representation of the optimization strategy and the weak interaction between the optimization strategy and the target task. We design a deep evolutionary convolution network (DECN) to realize the move from hand-designed EAs to automated EAs without manual interventions. DECN has high adaptability to the target task and can obtain better solutions with less computational cost. DECN is also able to effectively utilize the low-fidelity information of the target task to form an efficient optimization strategy. The experiments on nine synthetics and two real-world cases show the advantages of learned optimization strategies over the state-of-the-art human-designed and meta-learning EA baselines. In addition, due to the tensorization of the operations, DECN is friendly to the acceleration provided by GPUs and runs 102 times faster than EA.
• Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズム(EA)は、特にブラックボックス最適化のための強力なフレームワークとして登場した。 自動EAは、関心の問題における構造を利用して、潜在的ソリューションの生成と選択のための更新ルール(最適化戦略)を自動的に生成し、最適なソリューションの近くにランダムな集団を移動させる。 しかし、最適化戦略の貧弱な表現と最適化戦略と目標タスクとの弱い相互作用のため、現在のEAはこの目標を達成することはできない。 手動で設計したEAから手動の介入なしに自動化されたEAへの移行を実現するために、深層進化畳み込みネットワーク(DECN)を設計する。 DECNは目的のタスクに高い適応性を持ち、計算コストの少ないより良いソリューションを得ることができる。 DECNはまた、目標タスクの低忠実度情報を有効活用して効率的な最適化戦略を構築することができる。 9つの人工物と2つの実世界のケースの実験は、最先端の人間設計およびメタ学習EAベースラインに対して学習された最適化戦略の利点を示している。 さらに、操作のテンソル化により、DECNはGPUが提供する加速度に親しみやすく、EAの102倍高速で動作する。

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