論文の概要: Collaborative Pareto Set Learning in Multiple Multi-Objective Optimization Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01224v2
- Date: Sun, 28 Apr 2024 13:14:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 22:56:04.185292
- 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)の中に共有可能な表現が存在することを実験的に実証した。
CoPSL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 results in significant inefficiencies and hinders the ability to exploit potential synergies across varying MOPs. In this paper, we propose a Collaborative Pareto Set Learning (CoPSL) framework, which learns the Pareto sets of multiple MOPs simultaneously in a collaborative manner. CoPSL particularly employs an architecture consisting of shared and MOP-specific layers. The shared layers are designed to capture commonalities among MOPs collaboratively, while the MOP-specific layers tailor these general insights to generate solution sets for individual MOPs. This collaborative approach enables CoPSL to efficiently learn the Pareto sets of multiple MOPs in a single execution while leveraging the potential relationships among various MOPs. To further understand these relationships, we experimentally demonstrate that shareable representations exist among MOPs. Leveraging these shared representations effectively improves 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性をもたらし、様々なMOPにまたがる潜在的なシナジーを活用できなくなる。
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は特に、共有層とMOP固有の層からなるアーキテクチャを採用している。
共有レイヤは、MOP間の共通性を協調的にキャプチャするために設計され、MOP固有のレイヤは、これらの一般的な洞察を調整して、個々のMOPのための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集合を単一の実行で効率的に学習し、様々なMOP間の潜在的な関係を活用できる。
これらの関係をより深く理解するために,MOP間で共有可能な表現が存在することを実験的に実証した。
これらの共有表現を活用することで、パレート集合を近似する能力が効果的に向上する。
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が、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された。
コードはhttps://github.com/ckshang/CoPSL.comで入手できる。
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