論文の概要: Evolutionary Pareto Set Learning with Structure Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20426v2
• Date: Fri, 8 Dec 2023 06:47:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 18:03:16.357351
• Title: Evolutionary Pareto Set Learning with Structure Constraints
• Title（参考訳）: 構造制約による進化的パレートセット学習
• Authors: Xi Lin, Xiaoyuan Zhang, Zhiyuan Yang, Qingfu Zhang
• Abstract要約: 本稿では,多目的最適化のための構造制約付き解集合全体を学習する最初のモデルベースアルゴリズムフレームワークを提案する。 また,構造制約のある集合モデルを学習するための効率的な進化的学習手法も開発している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.281116781860199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The multiobjective evolutionary optimization algorithm (MOEA) is a powerful approach for tackling multiobjective optimization problems (MOPs), which can find a finite set of approximate Pareto solutions in a single run. However, under mild regularity conditions, the Pareto optimal set of a continuous MOP could be a low dimensional continuous manifold that contains infinite solutions. In addition, structure constraints on the whole optimal solution set, which characterize the patterns shared among all solutions, could be required in many real-life applications. It is very challenging for existing finite population based MOEAs to handle these structure constraints properly. In this work, we propose the first model-based algorithmic framework to learn the whole solution set with structure constraints for multiobjective optimization. In our approach, the Pareto optimality can be traded off with a preferred structure among the whole solution set, which could be crucial for many real-world problems. We also develop an efficient evolutionary learning method to train the set model with structure constraints. Experimental studies on benchmark test suites and real-world application problems demonstrate the promising performance of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 多目的進化最適化アルゴリズム(MOEA)は、多目的最適化問題(MOP)に取り組むための強力なアプローチであり、単一のランで近似パレート解の有限集合を見つけることができる。 しかし、穏やかな正則性条件の下では、連続 MOP のパレート最適集合は無限の解を含む低次元連続多様体である。 さらに、すべてのソリューション間で共有されるパターンを特徴付ける最適解集合全体の構造的制約は、多くの実生活アプリケーションで必要となる。 既存の有限集団に基づくMOEAがこれらの構造制約を適切に扱うことは非常に困難である。 本研究では,多目的最適化のための構造制約付き解集合全体を学習する最初のモデルベースアルゴリズムフレームワークを提案する。 私たちのアプローチでは、paretoの最適性は、ソリューションセット全体の中で望ましい構造で切り離すことができます。 また,構造制約のある集合モデルを学習するための効率的な進化的学習法を開発した。 ベンチマークテストスイートと実世界のアプリケーション問題に関する実験的研究は,提案フレームワークの有望な性能を示すものである。

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