論文の概要: RLEMMO: Evolutionary Multimodal Optimization Assisted By Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08242v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 05:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 15:55:31.067197
• Title: RLEMMO: Evolutionary Multimodal Optimization Assisted By Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: RLEMMO: 深層強化学習を支援する進化的マルチモーダル最適化
• Authors: Hongqiao Lian, Zeyuan Ma, Hongshu Guo, Ting Huang, Yue-Jiao Gong,
• Abstract要約: マルチモーダル最適化問題 (MMOP) は, 限られた関数評価において困難となる最適解の探索を必要とする。 本稿では,メタブラックボックス最適化フレームワークであるRLEMMOを提案する。 品質と多様性の両方を促進する新しい報酬メカニズムにより、RLEMMOはポリシー勾配アルゴリズムを用いて効果的に訓練できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.389454219309837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving multimodal optimization problems (MMOP) requires finding all optimal solutions, which is challenging in limited function evaluations. Although existing works strike the balance of exploration and exploitation through hand-crafted adaptive strategies, they require certain expert knowledge, hence inflexible to deal with MMOP with different properties. In this paper, we propose RLEMMO, a Meta-Black-Box Optimization framework, which maintains a population of solutions and incorporates a reinforcement learning agent for flexibly adjusting individual-level searching strategies to match the up-to-date optimization status, hence boosting the search performance on MMOP. Concretely, we encode landscape properties and evolution path information into each individual and then leverage attention networks to advance population information sharing. With a novel reward mechanism that encourages both quality and diversity, RLEMMO can be effectively trained using a policy gradient algorithm. The experimental results on the CEC2013 MMOP benchmark underscore the competitive optimization performance of RLEMMO against several strong baselines.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル最適化問題 (MMOP) の解法には最適解の探索が必要である。 既存の研究は手作りの適応戦略を通じて探索と搾取のバランスをとるが、専門家の知識を必要とするため、異なる特性でMMOPを扱うには柔軟性がない。 本稿では,メタブラックボックス最適化フレームワークであるRLEMMOを提案する。このフレームワークは,解の集団を維持するとともに,個人レベルの探索戦略を柔軟に調整し,最新の最適化状態に適合させ,MMOP上での探索性能を向上させるための強化学習エージェントを備えている。 具体的には、ランドスケープ特性と進化経路情報を各個人にエンコードし、アテンションネットワークを活用して人口情報の共有を促進する。 品質と多様性の両方を促進する新しい報酬メカニズムにより、RLEMMOはポリシー勾配アルゴリズムを用いて効果的に訓練できる。 CEC2013 MMOPベンチマークの実験結果は、RLEMMOのいくつかの強力なベースラインに対する競合最適化性能を裏付けるものである。

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