論文の概要: Stochastic Population Update Can Provably Be Helpful in Multi-Objective Evolutionary Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02611v2
• Date: Fri, 9 Feb 2024 08:43:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 20:53:08.293858
• Title: Stochastic Population Update Can Provably Be Helpful in Multi-Objective Evolutionary Algorithms
• Title（参考訳）: 確率的集団更新は多目的進化アルゴリズムにおいて有益である
• Authors: Chao Bian, Yawen Zhou, Miqing Li, Chao Qian
• Abstract要約: 人口更新は多目的進化アルゴリズムの鍵となるコンポーネントである。 人口の更新はMOEAの探索に有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.397640314100144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evolutionary algorithms (EAs) have been widely and successfully applied to solve multi-objective optimization problems, due to their nature of population-based search. Population update, a key component in multi-objective EAs (MOEAs), is usually performed in a greedy, deterministic manner. That is, the next-generation population is formed by selecting the best solutions from the current population and newly-generated solutions (irrespective of the selection criteria used such as Pareto dominance, crowdedness and indicators). In this paper, we question this practice. We analytically present that stochastic population update can be beneficial for the search of MOEAs. Specifically, we prove that the expected running time of two well-established MOEAs, SMS-EMOA and NSGA-II, for solving two bi-objective problems, OneJumpZeroJump and bi-objective RealRoyalRoad, can be exponentially decreased if replacing its deterministic population update mechanism by a stochastic one. Empirical studies also verify the effectiveness of the proposed population update method. This work is an attempt to challenge a common practice in the design of existing MOEAs. Its positive results, which might hold more generally, should encourage the exploration of developing new MOEAs in the area.
• Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズム(EA)は,集団探索の性質から,多目的最適化問題に広く応用されている。 多目的EA(MOEA)の重要なコンポーネントである集団更新は通常、欲求的で決定論的に行われる。 すなわち、次世代の人口は、現在の人口から最良の解と新しく生成された解(パレート支配、密集、指標などの選択基準によらない)を選択して形成される。 本稿では,この実践に疑問を呈する。 統計的集団更新はMOEAの探索に有用である可能性が示唆された。 具体的には,二目的問題であるOneJumpZeroJumpとRealRoyalRoadの2つのMOEA(SMS-EMOAとNSGA-II)の予測実行時間を,決定論的集団更新機構を確率的に置き換えれば指数関数的に減少できることを示す。 また,提案手法の有効性を実証研究により検証した。 この作業は、既存のMOEAの設計において共通のプラクティスに挑戦する試みである。 そのポジティブな成果は、より一般的なものとなり得るが、この地域で新しいmoeaの開発を奨励するであろう。

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