論文の概要: Multi-Objective Optimization via Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13159v1
- Date: Wed, 22 Nov 2023 04:49:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 16:06:31.598220
- Title: Multi-Objective Optimization via Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow
- Title（参考訳）: Wasserstein-Fisher-Rao勾配流による多目的最適化
- Authors: Yinuo Ren, Tesi Xiao, Tanmay Gangwani, Anshuka Rangi, Holakou
Rahmanian, Lexing Ying, Subhajit Sanyal
- Abstract要約: 多目的最適化(MOO)は、広範囲のアプリケーションと競合する複数の目的を最適化することを目的としている。
分子動力学シミュレーションにインスパイアされたMOOのための新しい相互作用粒子法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.241821314180374
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-objective optimization (MOO) aims to optimize multiple, possibly
conflicting objectives with widespread applications. We introduce a novel
interacting particle method for MOO inspired by molecular dynamics simulations.
Our approach combines overdamped Langevin and birth-death dynamics,
incorporating a "dominance potential" to steer particles toward global Pareto
optimality. In contrast to previous methods, our method is able to relocate
dominated particles, making it particularly adept at managing Pareto fronts of
complicated geometries. Our method is also theoretically grounded as a
Wasserstein-Fisher-Rao gradient flow with convergence guarantees. Extensive
experiments confirm that our approach outperforms state-of-the-art methods on
challenging synthetic and real-world datasets.
- Abstract（参考訳）: 多目的最適化(MOO)は、広範囲のアプリケーションと競合する複数の目的を最適化することを目的としている。
分子動力学シミュレーションに触発された新しい相互作用粒子法を提案する。
本手法は, 過減衰ランジュバンと生死ダイナミクスを組み合わせることで, 粒子を大域的パレート最適に操る「支配ポテンシャル」を組み込んだものである。
従来の方法とは対照的に, 本手法では支配粒子の移動が可能であり, 複雑なジオメトリのパレートフロントの管理に特に適している。
また、この手法は収束を保証するワッサーシュタイン-フィッシャー-ラオ勾配流として理論的に基礎を置いている。
広範な実験により,本手法が総合的および実世界のデータセットに挑戦する最先端の手法よりも優れていることが確認された。
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