論文の概要: DECN: Evolution Inspired Deep Convolution Network for Black-box Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09599v4
- Date: Mon, 23 Dec 2024 09:33:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:54:58.292278
- Title: DECN: Evolution Inspired Deep Convolution Network for Black-box Optimization
- Title（参考訳）: DECN: ブラックボックス最適化のためのディープ・コンボリューション・ネットワーク
- Authors: Kai Wu, Xiaobin Li, Penghui Liu, Jing Liu,
- Abstract要約: 本稿では、自動EAの概念を紹介します。 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）: 9.878660285945728
- License:
- Abstract: Evolutionary algorithms (EAs) have emerged as a powerful framework for optimization, especially for black-box optimization. Existing evolutionary algorithms struggle to comprehend and effectively utilize task-specific information for adjusting their optimization strategies, leading to subpar performance on target tasks. Moreover, optimization strategies devised by experts tend to be highly biased. These challenges significantly impede the progress of the field of evolutionary computation. Therefore, this paper first introduces the concept of 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。
既存の進化的アルゴリズムは、タスク固有の情報を理解し、効果的に最適化戦略を調整するのに苦労している。
さらに、専門家によって考案された最適化戦略は、非常に偏見が強い傾向にある。
これらの課題は進化計算の分野の進歩を著しく妨げた。
そこで,本稿ではまず,自律型EAの概念を紹介する: 自律型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)を自動生成し,最適解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ができない。
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効果的に活用し、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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