論文の概要: Future Trends in the Design of Memetic Algorithms: the Case of the Linear Ordering Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08285v1
• Date: Tue, 14 May 2024 02:51:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 15:08:02.517758
• Title: Future Trends in the Design of Memetic Algorithms: the Case of the Linear Ordering Problem
• Title（参考訳）: メメティックアルゴリズムの設計の今後 -線形順序問題の場合-
• Authors: Lázaro Lugo, Carlos Segura, Gara Miranda,
• Abstract要約: 本稿では,線形順序付け問題(LOP)の設計が今後どのように変化するかを理解することに焦点を当てる。 一方、大量の計算資源を効果的に活用できるメタヒューリスティックが設計された。 一方、今日の最も困難なインスタンスセットの最もよく知られた結果は、大幅にパフォーマンスが向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3549498237473223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The way heuristic optimizers are designed has evolved over the decades, as computing power has increased. Initially, trajectory metaheuristics used to shape the state of the art in many problems, whereas today, population-based mechanisms tend to be more effective.Such has been the case for the Linear Ordering Problem (LOP), a field in which strategies such as Iterated Local Search and Variable Neighborhood Search led the way during the 1990s, but which have now been surpassed by evolutionary and memetic schemes. This paper focuses on understanding how the design of LOP optimizers will change in the future, as computing power continues to increase, yielding two main contributions. On the one hand, a metaheuristic was designed that is capable of effectively exploiting a large amount of computational resources, specifically, computing power equivalent to what a recent core can output during runs lasting over four months. Our analysis of this aspect relied on parallelization, and allowed us to conclude that as the power of the computational resources increases, it will be necessary to boost the capacities of the intensification methods applied in the memetic algorithms to keep the population from stagnating. And on the other, the best-known results for today's most challenging set of instances (xLOLIB2) were significantly outperformed. Instances with sizes ranging from 300 to 1000 were analyzed, and new bounds were established that provide a frame of reference for future research.
• Abstract（参考訳）: ヒューリスティックなオプティマイザの設計方法は、コンピューティングのパワーが増大するにつれて、数十年にわたって進化してきた。 当初, トラジェクトリ・メタヒューリスティックは, 多くの問題において最先端のメタヒューリスティックを形作るのに用いられてきたが, 今日では, 人口ベースのメカニズムの方が有効である傾向にあり, 反復的局所探索や可変近傍探索といった戦略が1990年代に先導した分野である線形順序付け問題(LOP)は, 現在では進化的・機械的スキームに取って代わられている。 本稿では,LOPオプティマイザの設計が今後どのように変化するかを理解することに注力する。 一方、メタヒューリスティック(メタヒューリスティック)は、大量の計算資源を効果的に活用できるように設計されており、特に、最近のコアが実行中に4ヶ月にわたって出力できる計算能力と同等である。 この側面の分析は並列化に依存しており、計算資源のパワーが増大するにつれて、人口の停滞を防ぐために、メメティックアルゴリズムに適用される強化手法の能力を高める必要があると結論づけることができた。 一方、今日の最も難しいインスタンスセット(xLOLIB2)の最もよく知られている結果は、大幅にパフォーマンスが向上した。 300から1000までの大きさのインスタンスを解析し、将来の研究の枠組みを提供する新たな境界を設定した。

関連論文リスト

• Accelerated AI Inference via Dynamic Execution Methods [0.562479170374811]
  本稿では,入力に基づいて計算フローを最適化する動的実行手法に着目する。 議論されている手法には、ディープネットワークからの早期離脱、言語モデルの投機的サンプリング、拡散モデルの適応的なステップが含まれる。 実験により、これらの動的アプローチは、品質を損なうことなく、レイテンシとスループットを大幅に改善できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T12:49:23Z)
• State-Space Modeling in Long Sequence Processing: A Survey on Recurrence in the Transformer Era [59.279784235147254]
  このサーベイは、シーケンシャルなデータ処理の反復モデルに基づく最新のアプローチの詳細な概要を提供する。 新たなイメージは、標準のバックプロパゲーション・オブ・タイムから外れた学習アルゴリズムによって構成される、新しいルートを考える余地があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T12:51:22Z)
• Graph Learning for Parameter Prediction of Quantum Approximate Optimization Algorithm [14.554010382366302]
  量子近似最適化(Quantum Approximate Optimization, QAOA)は、Max-Cutの問題を効率的に解く可能性において際立っている。 我々は,GNNをウォームスタート手法として,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてQAOAを最適化する。 以上の結果から,量子コンピューティングにおけるGNNのQAOA性能向上の可能性が示唆され,量子古典的ハイブリッドコンピューティングへの新たな道が開かれた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T20:23:25Z)
• AxOMaP: Designing FPGA-based Approximate Arithmetic Operators using Mathematical Programming [2.898055875927704]
  FPGAの近似演算子を合成するための,データ解析による数学的プログラミングに基づく手法を提案する。 具体的には、特徴量データの相関解析の結果に基づいて、混合整数の2次制約付きプログラムを定式化する。 従来の進化的アルゴリズムによる最適化と比較して,PPAとBEHAVの併用最適化において,ハイパーボリュームの最大21%の改善が報告されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T18:23:54Z)
• On the Convergence of Distributed Stochastic Bilevel Optimization Algorithms over a Network [55.56019538079826]
  バイレベル最適化は、幅広い機械学習モデルに適用されている。 既存のアルゴリズムの多くは、分散データを扱うことができないように、シングルマシンの設定を制限している。 そこで我々は,勾配追跡通信機構と2つの異なる勾配に基づく分散二段階最適化アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T05:29:52Z)
• On Multi-objective Policy Optimization as a Tool for Reinforcement Learning: Case Studies in Offline RL and Finetuning [24.264618706734012]
  より効率的な深層強化学習アルゴリズムの開発方法について述べる。 ケーススタディとして,オフラインRLとファインタニングに注目した。 専門家の混合蒸留(DiME)について紹介する オフラインのRLでは、DMEが最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T14:59:14Z)
• Optimizing the Long-Term Average Reward for Continuing MDPs: A Technical Report [117.23323653198297]
  ユーザが経験した情報の鮮度と、センサが消費するエネルギーのバランスをとっています。 対応するステータス更新手順を継続的なマルコフ決定プロセス(MDP)としてキャストします。 次元の呪いを回避するため,我々は深層強化学習(DRL)アルゴリズムを設計するための方法論を確立した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T12:29:55Z)
• Learning to Optimize: A Primer and A Benchmark [94.29436694770953]
  最適化への学習(L2O)は、機械学習を活用して最適化方法を開発する新しいアプローチです。 この記事では、継続的最適化のためのL2Oの総合的な調査とベンチマークを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T20:46:20Z)
• Phase Retrieval using Expectation Consistent Signal Recovery Algorithm based on Hypernetwork [73.94896986868146]
  位相検索は現代の計算イメージングシステムにおいて重要な要素である。 近年のディープラーニングの進歩は、堅牢で高速なPRの新たな可能性を開いた。 我々は、既存の制限を克服するために、深層展開のための新しいフレームワークを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T08:36:23Z)
• Optimizing for the Future in Non-Stationary MDPs [52.373873622008944]
  本稿では,今後の性能予測を最大化するポリシ勾配アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムであるPrognosticatorは2つのオンライン適応手法よりも非定常性に頑健であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-17T03:41:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。