論文の概要: UMOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm for Uniform Pareto Objectives based on Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09486v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 08:09:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 18:43:45.099616
• Title: UMOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm for Uniform Pareto Objectives based on Decomposition
• Title（参考訳）: UMOEA/D:分解に基づく一様パレート対象の多目的進化アルゴリズム
• Authors: Xiaoyuan Zhang and Xi Lin and Yichi Zhang and Yifan Chen and Qingfu Zhang
• Abstract要約: 多目的最適化(MOO)は、多くのアプリケーションで広く使われている。 従来の手法では、PF全体を表すためにパレートの目的(PF上の粒子)の集合を利用するのが一般的であった。 本稿は,従来のMOO手法で見られる限られた多様性を緩和するため,PF上でのインフォニフォーム分散目的を構築することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.13435817442015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiobjective optimization (MOO) is prevalent in numerous applications, in which a Pareto front (PF) is constructed to display optima under various preferences. Previous methods commonly utilize the set of Pareto objectives (particles on the PF) to represent the entire PF. However, the empirical distribution of the Pareto objectives on the PF is rarely studied, which implicitly impedes the generation of diverse and representative Pareto objectives in previous methods. To bridge the gap, we suggest in this paper constructing \emph{uniformly distributed} Pareto objectives on the PF, so as to alleviate the limited diversity found in previous MOO approaches. We are the first to formally define the concept of ``uniformity" for an MOO problem. We optimize the maximal minimal distances on the Pareto front using a neural network, resulting in both asymptotically and non-asymptotically uniform Pareto objectives. Our proposed method is validated through experiments on real-world and synthetic problems, which demonstrates the efficacy in generating high-quality uniform Pareto objectives and the encouraging performance exceeding existing state-of-the-art methods. The detailed model implementation and the code are scheduled to be open-sourced upon publication.
• Abstract（参考訳）: 多目的最適化(MOO)は、パレートフロント(PF)が様々な好みで最適を表示するように構成される多くのアプリケーションで一般的である。 従来の手法ではパレート目的(pf上の粒子)の集合をpf全体を表すのによく使う。 しかしながら、PFにおけるパレート目標の実証的な分布は研究されることはめったになく、従来の手法では多様で代表的なパレート目標の生成を暗黙的に妨げている。 このギャップを埋めるために、本稿では、従来のMOOアプローチで見られる限られた多様性を緩和するために、PF上のPareto目標を構成することを提案する。 私たちはMOO問題に対する ``uniformity' の概念を正式に定義した最初の人です。 ニューラルネットワークを用いてパレート前面の極小距離を最適化し, 漸近的および非漸近的に均一なパレート目標を導出する。 提案手法は実世界および合成問題の実験を通じて検証され, 高品質なパレート目標の生成の有効性と, 既存の最先端手法よりも優れた性能を示す。 詳細なモデル実装とコードは、公開時にオープンソース化される予定である。

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