論文の概要: Multi-Objective Optimization via Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13159v2
- Date: Thu, 21 Nov 2024 04:02:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-22 15:16:41.258718
- 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）: 18.32300121391956
- License:
- 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。
我々のアプローチは、過度に破壊されたランゲヴィンと生死のダイナミクスを組み合わせて、大域パレートの最適性に向けて粒子を操る「支配ポテンシャル」を取り入れている。
従来の手法とは対照的に,本手法では支配的な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。
この手法はまた、収束保証を伴う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付けられている。
大規模な実験により、我々の手法は、合成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優れていることが確認された。
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