論文の概要: Pre-Evolved Model for Complex Multi-objective Optimization Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06125v2
- Date: Wed, 21 Feb 2024 04:13:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 19:39:27.654856
- Title: Pre-Evolved Model for Complex Multi-objective Optimization Problems
- Title（参考訳）: 複雑多目的最適化問題に対する事前進化モデル
- Authors: Haokai Hong and Min Jiang
- Abstract要約: 多目的最適化問題(MOP)は、複数の目的の同時最適化を必要とする。
本稿では、MOEAが多様な複雑なMOPに対して高品質な人口を生み出すための事前進化の概念を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.784829029016233
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-objective optimization problems (MOPs) necessitate the simultaneous
optimization of multiple objectives. Numerous studies have demonstrated that
evolutionary computation is a promising paradigm for solving complex MOPs,
which involve optimization problems with large-scale decision variables, many
objectives, and expensive evaluation functions. However, existing
multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) encounter significant
challenges in generating high-quality populations when solving diverse complex
MOPs. Specifically, the distinct requirements and constraints of the population
result in the inefficiency or even incompetence of MOEAs in addressing various
complex MOPs. Therefore, this paper proposes the concept of pre-evolving for
MOEAs to generate high-quality populations for diverse complex MOPs. Drawing
inspiration from the classical transformer architecture, we devise dimension
embedding and objective encoding techniques to configure the pre-evolved model
(PEM). The PEM is pre-evolved on a substantial number of existing MOPs.
Subsequently, when fine-evolving on new complex MOPs, the PEM transforms the
population into the next generation to approximate the Pareto-optimal front.
Furthermore, it utilizes evaluations on new solutions to iteratively update the
PEM for subsequent generations, thereby efficiently solving various complex
MOPs. Experimental results demonstrate that the PEM outperforms
state-of-the-art MOEAs on a range of complex MOPs.
- Abstract（参考訳）: 多目的最適化問題(MOP)は、複数の目的の同時最適化を必要とする。
進化的計算は、大規模決定変数、多くの目的、高価な評価関数による最適化問題を含む複雑なモップを解決するための有望なパラダイムであると多くの研究が示している。
しかし、既存の多目的進化アルゴリズム(MOEA)は、多種多様な複雑なMOPを解く際に、高品質な集団を生成する上で重大な課題に直面している。
特に、人口の異なる要件と制約は、様々な複雑なMOPに対処するMOEAの非効率性や非能率をもたらす。
そこで本稿では,MOEA が多様な複雑な MOP に対して高品質な人口を生み出すための事前進化の概念を提案する。
従来の変圧器アーキテクチャからインスピレーションを得て,プリ進化モデル(PEM)を構成するために,次元埋め込みと客観的符号化手法を考案した。
PEMは、かなりの数の既存のMOPでプリ進化している。
その後、新しい複雑なMOPを微進化させると、PEMは人口を次の世代へと変換し、パレート・最適前線を近似する。
さらに、新たなソリューションの評価を利用して、PEMを逐次更新し、様々な複雑なMOPを効率的に解決する。
実験の結果、PEMは複雑なMOOPにおいて最先端のMOEAよりも優れていた。
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