論文の概要: A Block-Coordinate Descent EMO Algorithm: Theoretical and Empirical Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03838v2
• Date: Thu, 11 Apr 2024 00:13:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 17:56:32.778949
• Title: A Block-Coordinate Descent EMO Algorithm: Theoretical and Empirical Analysis
• Title（参考訳）: ブロック座標Descent EMOアルゴリズム:理論的および経験的解析
• Authors: Benjamin Doerr, Joshua Knowles, Aneta Neumann, Frank Neumann,
• Abstract要約: 進化的多目的最適化において,ブロック座標降下が効率的である条件が存在するかを検討する。 本稿では,GSEMOのブロックコーディネートバージョンを提案し,その実行時間を標準GSEMOアルゴリズムと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.89683724761454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider whether conditions exist under which block-coordinate descent is asymptotically efficient in evolutionary multi-objective optimization, addressing an open problem. Block-coordinate descent, where an optimization problem is decomposed into $k$ blocks of decision variables and each of the blocks is optimized (with the others fixed) in a sequence, is a technique used in some large-scale optimization problems such as airline scheduling, however its use in multi-objective optimization is less studied. We propose a block-coordinate version of GSEMO and compare its running time to the standard GSEMO algorithm. Theoretical and empirical results on a bi-objective test function, a variant of LOTZ, serve to demonstrate the existence of cases where block-coordinate descent is faster. The result may yield wider insights into this class of algorithms.
• Abstract（参考訳）: 開問題に対処する進化的多目的最適化において,ブロック座標降下が漸近的に効率的である条件が存在するかどうかを考察する。 ブロックコーディネート降下(Block-coordinate descend)は、最適化問題を決定変数の$k$ブロックに分解し、各ブロックを(他のブロックを固定した)順序で最適化する手法であり、航空スケジューリングなどの大規模最適化問題で使用されるが、多目的最適化におけるその使用はあまり研究されていない。 本稿では,GSEMOのブロックコーディネートバージョンを提案し,その実行時間を標準GSEMOアルゴリズムと比較する。 LOTZの変種である二重対象検定関数に関する理論的および実証的な結果は、ブロック座標降下がより速いケースの存在を実証するのに役立つ。 この結果は、このクラスのアルゴリズムに対するより広範な洞察をもたらす可能性がある。

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