論文の概要: Knowledge Transfer for Dynamic Multi-objective Optimization with a Changing Number of Objectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10668v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 01:54:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 19:28:14.824055
• Title: Knowledge Transfer for Dynamic Multi-objective Optimization with a Changing Number of Objectives
• Title（参考訳）: 目的数変化を伴う動的多目的最適化のための知識伝達
• Authors: Gan Ruan, Leandro L. Minku, Stefan Menzel, Bernhard Sendhoff and Xin Yao
• Abstract要約: DMOPの目的が変化する状態遷移アルゴリズムには,十分な多様性が欠如していることが示される。 本稿では,変化後の多様性を高めるために,知識伝達動的多目的進化アルゴリズム(KTDMOEA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.490459770205671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Different from most other dynamic multi-objective optimization problems (DMOPs), DMOPs with a changing number of objectives usually result in expansion or contraction of the Pareto front or Pareto set manifold. Knowledge transfer has been used for solving DMOPs, since it can transfer useful information from solving one problem instance to solve another related problem instance. However, we show that the state-of-the-art transfer algorithm for DMOPs with a changing number of objectives lacks sufficient diversity when the fitness landscape and Pareto front shape present nonseparability, deceptiveness or other challenging features. Therefore, we propose a knowledge transfer dynamic multi-objective evolutionary algorithm (KTDMOEA) to enhance population diversity after changes by expanding/contracting the Pareto set in response to an increase/decrease in the number of objectives. This enables a solution set with good convergence and diversity to be obtained after optimization. Comprehensive studies using 13 DMOP benchmarks with a changing number of objectives demonstrate that our proposed KTDMOEA is successful in enhancing population diversity compared to state-of-the-art algorithms, improving optimization especially in fast changing environments.
• Abstract（参考訳）: 他の多くの動的多目的最適化問題(DMOP)とは異なり、目的が変化するDMOPは、通常、パレート正面あるいはパレート集合多様体の拡張あるいは収縮をもたらす。 知識伝達は、ある問題インスタンスから別の問題インスタンスを解くために有用な情報を転送できるため、DMOPの解決に使われてきた。 しかし, DMOPの目的が変化している状態遷移アルゴリズムは, フィットネスランドスケープやパレートの前面形状が非分離性, 偽造性, その他の困難な特徴を示す場合, 十分な多様性を欠いている。 そこで本研究では,目的数の増加/減少に対応してパレート集合を拡張/縮小することで,変化後の個体多様性を高めるための知識伝達動的多目的進化アルゴリズム(ktdmoea)を提案する。 これにより、最適化後に優れた収束性と多様性を持つ解集合が得られる。 13のdmopベンチマークを用いた包括的研究により,提案するktdmoeaは,最先端のアルゴリズムと比較して人口多様性の向上に成功し,特に変化の早い環境での最適化が向上していることが示された。

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