論文の概要: Towards Geometry-Aware Pareto Set Learning for Neural Multi-Objective Combinatorial Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08604v1
• Date: Tue, 14 May 2024 13:42:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 13:59:04.680853
• Title: Towards Geometry-Aware Pareto Set Learning for Neural Multi-Objective Combinatorial Optimization
• Title（参考訳）: ニューラル多目的組合せ最適化のための幾何学的パレート集合学習に向けて
• Authors: Yongfan Lu, Zixiang Di, Bingdong Li, Shengcai Liu, Hong Qian, Peng Yang, Ke Tang, Aimin Zhou,
• Abstract要約: マルチボリューム最適化(MOCO)問題は、様々な現実世界のアプリケーションで広く用いられている。 MOCO問題に対する既存のニューラルメソッドの多くは、分解のみに依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.631213689157995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-objective combinatorial optimization (MOCO) problems are prevalent in various real-world applications. Most existing neural methods for MOCO problems rely solely on decomposition and utilize precise hypervolume to enhance diversity. However, these methods often approximate only limited regions of the Pareto front and spend excessive time on diversity enhancement because of ambiguous decomposition and time-consuming hypervolume calculation. To address these limitations, we design a Geometry-Aware Pareto set Learning algorithm named GAPL, which provides a novel geometric perspective for neural MOCO via a Pareto attention model based on hypervolume expectation maximization. In addition, we propose a hypervolume residual update strategy to enable the Pareto attention model to capture both local and non-local information of the Pareto set/front. We also design a novel inference approach to further improve quality of the solution set and speed up hypervolume calculation and local subset selection. Experimental results on three classic MOCO problems demonstrate that our GAPL outperforms state-of-the-art neural baselines via superior decomposition and efficient diversity enhancement.
• Abstract（参考訳）: 多目的組合せ最適化(MOCO)問題は、実世界の様々な応用で広く用いられている。 既存のMOCO問題に対するほとんどのニューラルメソッドは、分解のみに依存し、多様性を高めるために正確な超体積を利用する。 しかしながら、これらの手法はしばしばパレートフロントの限られた地域のみを近似し、不明瞭な分解と時間を要する超体積計算のために多様性向上に過剰な時間を費やす。 これらの制約に対処するため, GAPLと呼ばれる幾何学的パレート集合学習アルゴリズムを設計し, ハイパーボリューム予測最大化に基づくパレートアテンションモデルを用いて, ニューラルMOCOの幾何学的視点を提供する。 さらに,パレート・アテンション・モデルを用いて,パレート・セット/フロントの局所的情報と非局所的情報の両方をキャプチャする高ボリューム残差更新戦略を提案する。 また、解集合の品質をさらに向上し、超体積計算と局所部分集合選択を高速化するための新しい推論手法を設計する。 3つの古典的MOCO問題に対する実験結果から、GAPLは優れた分解と効率的な多様性向上を通じて最先端の神経ベースラインより優れていることが示された。

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