論文の概要: An Efficient Dynamic Resource Allocation Framework for Evolutionary Bilevel Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24081v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 16:17:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:10.995733
• Title: An Efficient Dynamic Resource Allocation Framework for Evolutionary Bilevel Optimization
• Title（参考訳）: 進化的二段階最適化のための効率的な動的資源割当フレームワーク
• Authors: Dejun Xu, Kai Ye, Zimo Zheng, Tao Zhou, Gary G. Yen, Min Jiang,
• Abstract要約: 両レベル最適化問題は、上層階が、下層階の応答を同時に考慮しながら、その戦略を最適化しようとする対話的階層構造によって特徴づけられる。 本稿では、進化的二段階最適化のための効率的な動的リソース割り当てフレームワーク DRC-BLEA を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.51523276196879
• License:
• Abstract: Bilevel optimization problems are characterized by an interactive hierarchical structure, where the upper level seeks to optimize its strategy while simultaneously considering the response of the lower level. Evolutionary algorithms are commonly used to solve complex bilevel problems in practical scenarios, but they face significant resource consumption challenges due to the nested structure imposed by the implicit lower-level optimality condition. This challenge becomes even more pronounced as problem dimensions increase. Although recent methods have enhanced bilevel convergence through task-level knowledge sharing, further efficiency improvements are still hindered by redundant lower-level iterations that consume excessive resources while generating unpromising solutions. To overcome this challenge, this paper proposes an efficient dynamic resource allocation framework for evolutionary bilevel optimization, named DRC-BLEA. Compared to existing approaches, DRC-BLEA introduces a novel competitive quasi-parallel paradigm, in which multiple lower-level optimization tasks, derived from different upper-level individuals, compete for resources. A continuously updated selection probability is used to prioritize execution opportunities to promising tasks. Additionally, a cooperation mechanism is integrated within the competitive framework to further enhance efficiency and prevent premature convergence. Experimental results compared with chosen state-of-the-art algorithms demonstrate the effectiveness of the proposed method. Specifically, DRC-BLEA achieves competitive accuracy across diverse problem sets and real-world scenarios, while significantly reducing the number of function evaluations and overall running time.
• Abstract（参考訳）: 両レベル最適化問題は、上層階が、下層階の応答を同時に考慮しながら、その戦略を最適化しようとする対話的階層構造によって特徴づけられる。 進化的アルゴリズムは、現実的なシナリオにおいて複雑な二段階問題を解くために一般的に使用されるが、暗黙の低レベル最適条件によって課されるネスト構造により、資源消費の重大な問題に直面している。 問題次元が大きくなるにつれて、この課題はさらに顕著になる。 最近の手法では、タスクレベルの知識共有による二段階収束が強化されているが、余分なリソースを消費する冗長な低レベル反復によって、さらなる効率改善が妨げられている。 この課題を克服するために, DRC-BLEA という進化的二段階最適化のための効率的な動的リソース割り当てフレームワークを提案する。 既存のアプローチと比較して、DRC-BLEAは、異なる上位レベルの個人から派生した複数の下位レベルの最適化タスクがリソースを競う、新しい競争力のある準並列パラダイムを導入している。 継続的に更新された選択確率は、実行機会を有望なタスクに優先順位付けするために使用される。 さらに、競争枠組みに協調機構が組み込まれ、効率をさらに向上し、早めの収束を防止する。 提案手法の有効性を示すため,選択した最先端アルゴリズムとの比較実験を行った。 具体的には、DRC-BLEAは、様々な問題セットと実世界のシナリオ間での競合精度を実現し、機能評価の数と全体の実行時間を著しく削減する。

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