論文の概要: Towards Geometry-Aware Pareto Set Learning for Neural Multi-Objective Combinatorial Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08604v2
- Date: Fri, 24 May 2024 03:36:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 20:17:43.057819
- 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: 多目的多様性最適化(MOCO)問題は、様々な現実世界の応用で広く用いられている。
既存のほとんどのニューラルMOCO法は、MOCO問題を一連のSinge-Objective diversity enhancement (SOCO)問題に変換するために問題に依存する。
これらの手法はしばしば、不明瞭で時間を要する正確な超体積計算のため、前面の部分領域を近似する。
- 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 MOCO methods rely on problem decomposition to transform an MOCO problem into a series of singe-objective combinatorial optimization (SOCO) problems. However, these methods often approximate partial regions of the Pareto front and spend excessive time on diversity enhancement because of ambiguous decomposition and time-consuming precise 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. Experimental results on three classic MOCO problems demonstrate that our GAPL outperforms several state-of-the-art 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。
既存のほとんどのニューラルMOCO法は、MOCO問題を一連のSinge-Objective combinatorial Optimization (SOCO)問題に変換するために問題分解に依存する。
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部分領域を近似し、不明瞭な分解と時間を要する正確な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, 優れた分解性, 効率の良い多様性向上により, 最先端のベースラインを上回っていることが示された。
関連論文リスト
- Optimization of geological carbon storage operations with multimodal latent dynamic model and deep reinforcement learning [1.8549313085249324]
本稿では,高速フロー予測とGCSの制御最適化のためのディープラーニングフレームワークであるMLDモデルを紹介する。
既存のモデルとは異なり、MDDは多様な入力モダリティをサポートし、包括的なデータインタラクションを可能にする。
この手法は従来の手法よりも優れており、計算資源を60%以上削減し、最も高いNPVを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-07T01:30:21Z) - Unleashing Network Potentials for Semantic Scene Completion [50.95486458217653]
本稿では,新しいSSCフレームワーク - Adrial Modality Modulation Network (AMMNet)を提案する。
AMMNetは、モダリティ間の勾配流の相互依存性を可能にするクロスモーダル変調と、動的勾配競争を利用するカスタマイズされた逆トレーニングスキームの2つのコアモジュールを導入している。
AMMNetは最先端のSSC法よりも大きなマージンで優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T11:48:49Z) - Rewards-in-Context: Multi-objective Alignment of Foundation Models with Dynamic Preference Adjustment [46.44464839353993]
リワード・イン・コンテキスト(Rewards-in-Context, RiC)を導入する。
RiCは単一のファンデーションモデルの教師付き微調整のみを必要とし、推論時間中にユーザの好みを動的に調整する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T18:58:31Z) - Neural Multi-Objective Combinatorial Optimization with Diversity
Enhancement [33.28756549307025]
本稿では,多目的最適化(MOCO)問題に対するダイバーシティ強化(NHDE)を新たに提案する。
NHDEは、多様性の高いParetoフロントを生成することができ、それによって全体的なパフォーマンスを向上できることを示す。
我々のNHDEは汎用的であり、MOCOの異なるニューラルメソッドに適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-22T08:50:57Z) - Multi-Objective Policy Gradients with Topological Constraints [108.10241442630289]
本稿では, PPOアルゴリズムの簡単な拡張により, TMDPにおけるポリシー勾配に対する新しいアルゴリズムを提案する。
シミュレーションと実ロボットの両方の目的を任意に並べた実世界の多目的ナビゲーション問題に対して,これを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T07:22:58Z) - Pareto Set Learning for Neural Multi-objective Combinatorial
Optimization [6.091096843566857]
多目的最適化(MOCO)の問題は、現実世界の多くのアプリケーションで見られる。
我々は,与えられたMOCO問題に対するパレート集合全体を,探索手順を伴わずに近似する学習ベースアプローチを開発した。
提案手法は,多目的走行セールスマン問題,マルチコンディショニング車両ルーティング問題,複数クナップサック問題において,ソリューションの品質,速度,モデル効率の面で,他の方法よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T09:26:22Z) - Efficient Model-Based Multi-Agent Mean-Field Reinforcement Learning [89.31889875864599]
マルチエージェントシステムにおける学習に有効なモデルベース強化学習アルゴリズムを提案する。
我々の理論的な貢献は、MFCのモデルベース強化学習における最初の一般的な後悔の限界である。
コア最適化問題の実用的なパラメトリゼーションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-08T18:01:02Z) - Permutation Invariant Policy Optimization for Mean-Field Multi-Agent
Reinforcement Learning: A Principled Approach [128.62787284435007]
本稿では,平均場近似ポリシ最適化(MF-PPO)アルゴリズムを提案する。
我々は,MF-PPOが収束のサブ線形速度で世界的最適政策を達成することを証明した。
特に、置換不変ニューラルアーキテクチャによって引き起こされる誘導バイアスは、MF-PPOが既存の競合より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-18T04:35:41Z) - GACEM: Generalized Autoregressive Cross Entropy Method for Multi-Modal
Black Box Constraint Satisfaction [69.94831587339539]
本稿では,マスク付き自己回帰ニューラルネットワークを用いて解空間上の均一分布をモデル化するクロスエントロピー法(CEM)を提案する。
我々のアルゴリズムは複雑な解空間を表現でき、様々な異なる解領域を追跡できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T20:21:20Z)
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。