論文の概要: Vector Autoregressive Evolution for Dynamic Multi-Objective Optimisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12752v2
- Date: Wed, 25 Oct 2023 03:49:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 21:04:55.776872
- Title: Vector Autoregressive Evolution for Dynamic Multi-Objective Optimisation
- Title（参考訳）: 動的多目的最適化のためのベクトル自己回帰進化
- Authors: Shouyong Jiang, Yong Wang, Yaru Hu, Qingyang Zhang, Shengxiang Yang
- Abstract要約: 動的多目的最適化(DMO)は、様々な環境において複数の目的を持つ最適化問題を扱う。
本稿では,DMOの環境変化に対応するために,ベクトル自己回帰(VAR)と環境対応ハイパーミューテーションからなるベクトル自己回帰進化(VARE)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.5104598146227
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Dynamic multi-objective optimisation (DMO) handles optimisation problems with
multiple (often conflicting) objectives in varying environments. Such problems
pose various challenges to evolutionary algorithms, which have popularly been
used to solve complex optimisation problems, due to their dynamic nature and
resource restrictions in changing environments. This paper proposes vector
autoregressive evolution (VARE) consisting of vector autoregression (VAR) and
environment-aware hypermutation to address environmental changes in DMO. VARE
builds a VAR model that considers mutual relationship between decision
variables to effectively predict the moving solutions in dynamic environments.
Additionally, VARE introduces EAH to address the blindness of existing
hypermutation strategies in increasing population diversity in dynamic
scenarios where predictive approaches are unsuitable. A seamless integration of
VAR and EAH in an environment-adaptive manner makes VARE effective to handle a
wide range of dynamic environments and competitive with several popular DMO
algorithms, as demonstrated in extensive experimental studies. Specially, the
proposed algorithm is computationally 50 times faster than two widely-used
algorithms (i.e., TrDMOEA and MOEA/D-SVR) while producing significantly better
results.
- Abstract（参考訳）: 動的多目的最適化(DMO)は、様々な環境で複数の(しばしば矛盾する)目的を持つ最適化問題を扱う。
このような問題は、動的性質と変化する環境における資源制限のため、複雑な最適化問題を解決するために広く使われている進化的アルゴリズムに様々な課題をもたらす。
本稿では,DMOの環境変化に対応するために,ベクトル自己回帰(VAR)と環境対応ハイパーミューテーションからなるベクトル自己回帰進化(VARE)を提案する。
VAREは、動的環境における移動解を効果的に予測するために、決定変数間の相互関係を考慮したVARモデルを構築する。
さらに、VAREはEAHを導入し、予測アプローチが適さない動的なシナリオにおいて、人口の多様性を増大させる既存のハイパーミューテーション戦略の盲点に対処する。
VARとEAHを環境適応的にシームレスに統合することで、VAREは幅広い動的環境を扱えるようになり、様々なDMOアルゴリズムと競合する。
特に、提案アルゴリズムは2つの広く使われているアルゴリズム(trdmoeaとmoea/d-svr)よりも計算速度が50倍速く、優れた結果が得られる。
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