論文の概要: Fast Pareto Optimization Using Sliding Window Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07178v1
• Date: Thu, 11 May 2023 23:23:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 14:27:20.720303
• Title: Fast Pareto Optimization Using Sliding Window Selection
• Title（参考訳）: スライディングウィンドウ選択によるパレートの高速化
• Authors: Frank Neumann and Carsten Witt
• Abstract要約: 本稿では,最近導入されたアルゴリズムに対してスライディングウインドウの高速化手法を提案する。 我々は,本手法が実行環境に悪影響を及ぼす重要な要因として個体群サイズを排除していることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.264683014487376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pareto optimization using evolutionary multi-objective algorithms has been widely applied to solve constrained submodular optimization problems. A crucial factor determining the runtime of the used evolutionary algorithms to obtain good approximations is the population size of the algorithms which grows with the number of trade-offs that the algorithms encounter. In this paper, we introduce a sliding window speed up technique for recently introduced algorithms. We prove that our technique eliminates the population size as a crucial factor negatively impacting the runtime and achieves the same theoretical performance guarantees as previous approaches within less computation time. Our experimental investigations for the classical maximum coverage problem confirms that our sliding window technique clearly leads to better results for a wide range of instances and constraint settings.
• Abstract（参考訳）: 進化的多目的アルゴリズムを用いたパレート最適化は制約付き部分モジュラ最適化問題に広く応用されている。 適切な近似を得るために使用される進化アルゴリズムのランタイムを決定する重要な要因は、アルゴリズムが遭遇するトレードオフの数で成長するアルゴリズムの集団サイズである。 本稿では,最近導入されたアルゴリズムのスライディングウィンドウ高速化手法を提案する。 我々は,本手法が実行環境に悪影響を及ぼす重要な要因として人口サイズを除外し,計算時間を短縮した従来の手法と同じ理論的性能保証を実現することを実証する。 古典的最大カバレッジ問題に対する実験により,スライディングウインドウ手法が広範囲のインスタンスや制約設定に対して明らかにより良い結果をもたらすことを確認した。

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