論文の概要: Towards Multi-Objective High-Dimensional Feature Selection via
Evolutionary Multitasking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01563v1
- Date: Wed, 3 Jan 2024 06:34:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 14:57:32.767107
- Title: Towards Multi-Objective High-Dimensional Feature Selection via
Evolutionary Multitasking
- Title（参考訳）: 進化的マルチタスクによる多目的高次元特徴選択に向けて
- Authors: Yinglan Feng, Liang Feng, Songbai Liu, Sam Kwong, Kay Chen Tan
- Abstract要約: 本稿では,高次元特徴選択問題,すなわちMO-FSEMTのための新しいEMTフレームワークを開発する。
タスク固有の知識伝達機構は、各タスクの利点情報を活用するように設計され、高品質なソリューションの発見と効果的な伝達を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.91518180604101
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Evolutionary Multitasking (EMT) paradigm, an emerging research topic in
evolutionary computation, has been successfully applied in solving
high-dimensional feature selection (FS) problems recently. However, existing
EMT-based FS methods suffer from several limitations, such as a single mode of
multitask generation, conducting the same generic evolutionary search for all
tasks, relying on implicit transfer mechanisms through sole solution encodings,
and employing single-objective transformation, which result in inadequate
knowledge acquisition, exploitation, and transfer. To this end, this paper
develops a novel EMT framework for multiobjective high-dimensional feature
selection problems, namely MO-FSEMT. In particular, multiple auxiliary tasks
are constructed by distinct formulation methods to provide diverse search
spaces and information representations and then simultaneously addressed with
the original task through a multi-slover-based multitask optimization scheme.
Each task has an independent population with task-specific representations and
is solved using separate evolutionary solvers with different biases and search
preferences. A task-specific knowledge transfer mechanism is designed to
leverage the advantage information of each task, enabling the discovery and
effective transmission of high-quality solutions during the search process.
Comprehensive experimental results demonstrate that our MO-FSEMT framework can
achieve overall superior performance compared to the state-of-the-art FS
methods on 26 datasets. Moreover, the ablation studies verify the contributions
of different components of the proposed MO-FSEMT.
- Abstract（参考訳）: 進化的マルチタスク(emt)パラダイムは、進化的計算における新たな研究テーマであり、近年、高次元特徴選択(fs)問題を解決することに成功している。
しかし、既存のEMTベースのFS法は、マルチタスク生成の単一モード、全てのタスクの同じジェネリックな進化的探索の実行、単独のソリューションエンコーディングによる暗黙的な転送機構への依存、単一目的変換の導入など、いくつかの制限に悩まされている。
そこで本研究では,多目的高次元特徴選択問題,すなわちMO-FSEMTのための新しいEMTフレームワークを開発する。
特に、複数の補助タスクは、異なる定式化手法によって構成され、多様な検索空間と情報表現を提供し、その後、マルチスルーバーベースのマルチタスク最適化スキームを介して元のタスクに同時に対応している。
各タスクはタスク固有の表現を持つ独立した集団を持ち、異なるバイアスと検索好みを持つ別々の進化的解法を用いて解決される。
タスク固有の知識伝達機構は、各タスクの利点情報を活用するように設計され、検索プロセス中に高品質なソリューションの発見と効果的な伝達を可能にする。
総合的な実験結果から,26データセットの最先端FS法と比較して,MO-FSEMTフレームワークは総合的に優れた性能が得られることが示された。
さらに,提案したMO-FSEMTの様々な成分の寄与を検証する。
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