論文の概要: Context-aware Diversity Enhancement for Neural Multi-Objective Combinatorial Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08604v3
• Date: Sun, 26 Jan 2025 01:42:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:52:14.445706
• Title: Context-aware Diversity Enhancement for Neural Multi-Objective Combinatorial Optimization
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる多目的組合せ最適化のためのコンテキスト認識の多様性向上
• Authors: Yongfan Lu, Zixiang Di, Bingdong Li, Shengcai Liu, Hong Qian, Peng Yang, Ke Tang, Aimin Zhou,
• Abstract要約: マルチオブジェクト最適化(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。 我々はCDEというコンテキスト対応の多様性向上アルゴリズムを提案する。 提案したCDEは,文脈情報を効果的かつ効率的に把握し,多様性の向上をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.631213689157995
• License:
• 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 and train attention models based on a single-step and deterministic greedy rollout. However, inappropriate decomposition and undesirable short-sighted behaviors of previous methods tend to induce a decline in diversity. To address the above limitation, we design a Context-aware Diversity Enhancement algorithm named CDE, which casts the neural MOCO problems as conditional sequence modeling via autoregression (node-level context awareness) and establishes a direct relationship between the mapping of preferences and diversity indicator of reward based on hypervolume expectation maximization (solution-level context awareness). Based on the solution-level context awareness, we further 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. The proposed CDE can effectively and efficiently grasp the context information, resulting in diversity enhancement. Experimental results on three classic MOCO problems demonstrate that our CDE outperforms several state-of-the-art baselines.
• 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法は問題分解に頼り、MOCO問題を一連のSinge-Objective combinatorial Optimization (SOCO)問題に変換し、単段階および決定論的グリーディロールアウトに基づいて注意モデルを訓練する。 しかし、従来の手法の不適切な分解と望ましくない近視行動は多様性の低下を引き起こす傾向にある。 この制限に対処するため、我々はCDEというコンテキスト認識の多様性向上アルゴリズムを設計し、自己回帰(ノードレベルのコンテキスト認識)による条件付きシーケンスモデリングとしてニューラルネットワークMOCO問題をキャストし、超体積予測最大化(ソリューションレベルのコンテキスト認識)に基づいて、好みのマッピングと報酬の多様性指標との直接的な関係を確立する。 ソリューションレベルのコンテキスト認識に基づいて,ParetoアテンションモデルがParetoセット/フロントのローカル情報と非ローカル情報の両方をキャプチャ可能にするために,高ボリューム残差更新戦略を提案する。 提案したCDEは,文脈情報を効果的かつ効率的に把握し,多様性の向上をもたらす。 3つの古典的MOCO問題に対する実験結果から、我々のCDEは最先端のベースラインよりも優れていることが示された。

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