論文の概要: Collaborative Pareto Set Learning in Multiple Multi-Objective Optimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01224v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 16:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 21:46:03.126702
• Title: Collaborative Pareto Set Learning in Multiple Multi-Objective Optimization Problems
• Title（参考訳）: 多目的最適化問題における協調的パレート集合学習
• Authors: Chikai Shang, Rongguang Ye, Jiaqi Jiang, Fangqing Gu,
• Abstract要約: 本稿では,多目的最適化問題を学習するための協調フレームワークを提案する。 種々の多目的最適化問題(MOP)に共通表現が存在することを実験的に実証した。 我々のフレームワークは、様々な合成および実世界のMOPに対する最先端のアプローチよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5338347389265294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pareto Set Learning (PSL) is an emerging research area in multi-objective optimization, focusing on training neural networks to learn the mapping from preference vectors to Pareto optimal solutions. However, existing PSL methods are limited to addressing a single Multi-objective Optimization Problem (MOP) at a time. When faced with multiple MOPs, this limitation not only leads to significant inefficiencies but also fails to exploit the potential synergies across varying MOPs. In this paper, we propose a Collaborative Pareto Set Learning (CoPSL) framework, which simultaneously learns the Pareto sets of multiple MOPs in a collaborative manner. CoPSL employs an architecture consisting of shared and MOP-specific layers, where shared layers aim to capture common relationships among MOPs collaboratively, and MOP-specific layers process these relationships to generate solution sets for each MOP. This collaborative approach enables CoPSL to efficiently learn the Pareto sets of multiple MOPs in a single run while leveraging the relationships among various MOPs. To further understand these relationships, we experimentally demonstrate that there exist shareable representations among MOPs. Leveraging these collaboratively shared representations can effectively improve the capability to approximate Pareto sets. Extensive experiments underscore the superior efficiency and robustness of CoPSL in approximating Pareto sets compared to state-of-the-art approaches on a variety of synthetic and real-world MOPs. Code is available at https://github.com/ckshang/CoPSL.
• Abstract（参考訳）: Pareto Set Learning (PSL)は、好みベクトルからPareto最適解へのマッピングを学ぶためにニューラルネットワークをトレーニングすることに焦点を当てた、多目的最適化における新たな研究領域である。 しかし、既存のPSL法は、一度に1つの多目的最適化問題(MOP)に対処することに限定されている。 複数のMOPに直面すると、この制限は大きな非効率をもたらすだけでなく、様々なMOPにまたがる潜在的なシナジーの活用にも失敗する。 本稿では,複数のMOPのパレート集合を協調的に学習するコラボレーティブ・パレート・セット・ラーニング(CoPSL)フレームワークを提案する。 CoPSLは、共有層とMOP固有のレイヤからなるアーキテクチャを採用しており、共有層は、MOP間の共通関係を協調的にキャプチャすることを目的としており、MOP固有のレイヤは、これらの関係を処理し、各MOPに対するソリューションセットを生成する。 このコラボレーティブなアプローチにより、CoPSLは複数のMOPのPareto集合を1回の実行で効率的に学習し、様々なMOP間の関係を活用できる。 これらの関係をより深く理解するために,MOP間に共有可能な表現が存在することを実験的に実証した。 これらの協調的に共有された表現を活用することで、パレート集合を近似する能力を効果的に改善することができる。 大規模な実験により、パレート集合の近似におけるCoPSLの優れた効率性とロバスト性は、様々な合成および実世界のMOPに対する最先端のアプローチと比較できる。 コードはhttps://github.com/ckshang/CoPSL.comで入手できる。

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