論文の概要: Learning to Transfer for Evolutionary Multitasking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14359v2
• Date: Sat, 22 Jun 2024 11:46:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 13:26:35.262772
• Title: Learning to Transfer for Evolutionary Multitasking
• Title（参考訳）: 進化的マルチタスクのためのトランスファーの学習
• Authors: Sheng-Hao Wu, Yuxiao Huang, Xingyu Wu, Liang Feng, Zhi-Hui Zhan, Kay Chen Tan,
• Abstract要約: 進化的マルチタスク(EMT)は、マルチタスク最適化問題(MTOP)を解決するための新しいアプローチである。 暗黙のEMTにおける現在のアプローチは、限られた数の進化演算子を使用するため、適応性の課題に直面している。 本稿では,MTOPの効率的なKTポリシーを自動検出する新しいLearning to Transfer(L2T)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.01466615418299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evolutionary multitasking (EMT) is an emerging approach for solving multitask optimization problems (MTOPs) and has garnered considerable research interest. The implicit EMT is a significant research branch that utilizes evolution operators to enable knowledge transfer (KT) between tasks. However, current approaches in implicit EMT face challenges in adaptability, due to the use of a limited number of evolution operators and insufficient utilization of evolutionary states for performing KT. This results in suboptimal exploitation of implicit KT's potential to tackle a variety of MTOPs. To overcome these limitations, we propose a novel Learning to Transfer (L2T) framework to automatically discover efficient KT policies for the MTOPs at hand. Our framework conceptualizes the KT process as a learning agent's sequence of strategic decisions within the EMT process. We propose an action formulation for deciding when and how to transfer, a state representation with informative features of evolution states, a reward formulation concerning convergence and transfer efficiency gain, and the environment for the agent to interact with MTOPs. We employ an actor-critic network structure for the agent and learn it via proximal policy optimization. This learned agent can be integrated with various evolutionary algorithms, enhancing their ability to address a range of new MTOPs. Comprehensive empirical studies on both synthetic and real-world MTOPs, encompassing diverse inter-task relationships, function classes, and task distributions are conducted to validate the proposed L2T framework. The results show a marked improvement in the adaptability and performance of implicit EMT when solving a wide spectrum of unseen MTOPs.
• Abstract（参考訳）: 進化的マルチタスク(EMT)は、マルチタスク最適化問題(MTOP)を解決するための新しいアプローチであり、かなりの研究関心を集めている。 暗黙のEMTは、進化演算子を用いてタスク間の知識伝達(KT)を可能にする重要な研究分野である。 しかしながら、暗黙のEMTにおける現在のアプローチは、限られた数の進化演算子を使用し、KTを実行するための進化状態の不十分な利用のため、適応性の課題に直面している。 これにより、様々なMTOPに対処する暗黙的なKTのポテンシャルを最適に活用できる。 これらの制約を克服するために,MTOPの効率的なKTポリシーを自動的に発見する新しいLearning to Transfer(L2T)フレームワークを提案する。 本フレームワークは,EMTプロセス内でのKT過程を,学習エージェントの戦略決定のシーケンスとして概念化する。 本稿では、いつ、どのように転送するかを決定するためのアクション定式化、進化状態の情報的特徴を持つ状態表現、収束と転送効率向上に関する報酬定式化、MTOPと対話するエージェントの環境を提案する。 我々はエージェントにアクター・クリティカル・ネットワーク構造を採用し、近似ポリシー最適化により学習する。 この学習されたエージェントは、様々な進化的アルゴリズムと統合することができ、新しいMTOPに対処する能力を高めることができる。 提案したL2Tフレームワークを検証するために,多種多様なタスク間関係,機能クラス,タスク分布を含む,総合的および実世界のMTOPに関する実証的研究を行った。 その結果,未確認MTOPの広帯域化にともなう暗黙EMTの適応性と性能は顕著に向上した。

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