論文の概要: Constrained Multi-objective Optimization with Deep Reinforcement Learning Assisted Operator Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12381v1
- Date: Mon, 15 Jan 2024 09:51:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 08:56:22.648517
- Title: Constrained Multi-objective Optimization with Deep Reinforcement Learning Assisted Operator Selection
- Title（参考訳）: 深部強化学習支援演算子選択による制約付き多目的最適化
- Authors: Fei Ming, Wenyin Gong, Ling Wang, Yaochu Jin,
- Abstract要約: 本研究では,Deep Reinforcement Learningを支援するオンラインオペレータ選択フレームワークを提案する。
提案手法は,現在の状況に応じて個体群の改善を最大化する演算子を適応的に選択することができる。
このフレームワークは4つの人気のあるCMOEAに組み込まれ、42のベンチマーク問題で評価されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.088046969822543
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Solving constrained multi-objective optimization problems with evolutionary algorithms has attracted considerable attention. Various constrained multi-objective optimization evolutionary algorithms (CMOEAs) have been developed with the use of different algorithmic strategies, evolutionary operators, and constraint-handling techniques. The performance of CMOEAs may be heavily dependent on the operators used, however, it is usually difficult to select suitable operators for the problem at hand. Hence, improving operator selection is promising and necessary for CMOEAs. This work proposes an online operator selection framework assisted by Deep Reinforcement Learning. The dynamics of the population, including convergence, diversity, and feasibility, are regarded as the state; the candidate operators are considered as actions; and the improvement of the population state is treated as the reward. By using a Q-Network to learn a policy to estimate the Q-values of all actions, the proposed approach can adaptively select an operator that maximizes the improvement of the population according to the current state and thereby improve the algorithmic performance. The framework is embedded into four popular CMOEAs and assessed on 42 benchmark problems. The experimental results reveal that the proposed Deep Reinforcement Learning-assisted operator selection significantly improves the performance of these CMOEAs and the resulting algorithm obtains better versatility compared to nine state-of-the-art CMOEAs.
- Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズムを用いた制約付き多目的最適化問題の解法は注目されている。
様々な制約付き多目的最適化進化アルゴリズム (CMOEA) は、異なるアルゴリズム戦略、進化的演算子、制約処理技術を用いて開発されている。
CMOEAの性能は使用する演算子に大きく依存するかもしれないが、手前の問題に対して適切な演算子を選択するのは通常困難である。
したがって、CMOEAにとって演算子選択の改善は有望であり、必要である。
本研究では,Deep Reinforcement Learningを支援するオンラインオペレータ選択フレームワークを提案する。
コンバージェンス、多様性、実現可能性を含む人口の動態は国家と見なされ、候補者のオペレーターは行動と見なされ、人口状態の改善は報酬として扱われる。
提案手法は,Q-Networkを用いて全ての行動のQ値を推定するポリシーを学習することにより,現在の状況に応じて個体群の改善を最大化し,アルゴリズムの性能を向上させる演算子を適応的に選択することができる。
このフレームワークは4つの人気のあるCMOEAに組み込まれ、42のベンチマーク問題で評価されている。
実験の結果,提案したDeep Reinforcement Learning-assisted operator selectionはこれらのCMOEAの性能を著しく向上させ,その結果,9つの最先端CMOEAよりも優れた汎用性が得られることがわかった。
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