論文の概要: Auto-configuring Exploration-Exploitation Tradeoff in Evolutionary Computation via Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08239v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 04:48:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 15:55:31.070020
• Title: Auto-configuring Exploration-Exploitation Tradeoff in Evolutionary Computation via Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習による進化計算における自動探索・探索トレードオフ
• Authors: Zeyuan Ma, Jiacheng Chen, Hongshu Guo, Yining Ma, Yue-Jiao Gong,
• Abstract要約: 進化計算(EC)アルゴリズムは、個人のグループを利用して最適解を協調的に探索する。 本稿では,ECサーチプロセスを通じて,調査トレードオフ(EET)を自律的に設定し,適応する深層強化学習ベースのフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,その単純さ,有効性,一般化性を特徴とし,多数の既存ECアルゴリズムを拡張できる可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.217528205889296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evolutionary computation (EC) algorithms, renowned as powerful black-box optimizers, leverage a group of individuals to cooperatively search for the optimum. The exploration-exploitation tradeoff (EET) plays a crucial role in EC, which, however, has traditionally been governed by manually designed rules. In this paper, we propose a deep reinforcement learning-based framework that autonomously configures and adapts the EET throughout the EC search process. The framework allows different individuals of the population to selectively attend to the global and local exemplars based on the current search state, maximizing the cooperative search outcome. Our proposed framework is characterized by its simplicity, effectiveness, and generalizability, with the potential to enhance numerous existing EC algorithms. To validate its capabilities, we apply our framework to several representative EC algorithms and conduct extensive experiments on the augmented CEC2021 benchmark. The results demonstrate significant improvements in the performance of the backbone algorithms, as well as favorable generalization across diverse problem classes, dimensions, and population sizes. Additionally, we provide an in-depth analysis of the EET issue by interpreting the learned behaviors of EC.
• Abstract（参考訳）: 進化的計算(EC)アルゴリズムは、強力なブラックボックスオプティマイザとして知られ、個人のグループを活用して最適な解を求める。 調査・探索トレードオフ(EET)はECにおいて重要な役割を担っているが、伝統的に手動で設計された規則によって統治されてきた。 本稿では,EC検索プロセスを通じてEETを自律的に構成し,適応する,深層強化学習に基づくフレームワークを提案する。 この枠組みにより、人口の異なる個人が、現在の検索状況に基づいて、グローバルおよびローカルな見習いに選択的に参加し、協力的な検索結果を最大化することができる。 提案するフレームワークは,その単純さ,有効性,一般化性を特徴とし,多数の既存ECアルゴリズムを拡張できる可能性を秘めている。 本手法をいくつかの代表的ECアルゴリズムに適用し,拡張型CEC2021ベンチマークで広範な実験を行った。 その結果、バックボーンアルゴリズムの性能は大幅に向上し、様々な問題クラス、次元、人口規模にまたがる優れた一般化が得られた。 さらに、ECの学習動作を解釈することで、EET問題の詳細な分析を行う。

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