論文の概要: MOANA: Multi-Objective Ant Nesting Algorithm for Optimization Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15157v1
- Date: Fri, 08 Nov 2024 18:31:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-01 05:11:04.315806
- Title: MOANA: Multi-Objective Ant Nesting Algorithm for Optimization Problems
- Title（参考訳）: MOANA:最適化問題に対する多目的Antネスティングアルゴリズム
- Authors: Noor A. Rashed, Yossra H. Ali Tarik A. Rashid, Seyedali Mirjalili,
- Abstract要約: Multi-Objective Ant Nesting Algorithm (MOANA)は、Ant Nesting Evolutionary Algorithm (ANA)の新たな拡張である。
MOANAは、多目的シナリオにおけるスケーラビリティと多様性を改善することによって、従来の進化的アルゴリズムの重要な制限に対処する。
MOANAの溶接ビーム設計のような実世界のエンジニアリング最適化への適用性は、幅広い最適解を生成する能力を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.80971564725773
- License:
- Abstract: This paper presents the Multi-Objective Ant Nesting Algorithm (MOANA), a novel extension of the Ant Nesting Algorithm (ANA), specifically designed to address multi-objective optimization problems (MOPs). MOANA incorporates adaptive mechanisms, such as deposition weight parameters, to balance exploration and exploitation, while a polynomial mutation strategy ensures diverse and high-quality solutions. The algorithm is evaluated on standard benchmark datasets, including ZDT functions and the IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2019 multi-modal benchmarks. Comparative analysis against state-of-the-art algorithms like MOPSO, MOFDO, MODA, and NSGA-III demonstrates MOANA's superior performance in terms of convergence speed and Pareto front coverage. Furthermore, MOANA's applicability to real-world engineering optimization, such as welded beam design, showcases its ability to generate a broad range of optimal solutions, making it a practical tool for decision-makers. MOANA addresses key limitations of traditional evolutionary algorithms by improving scalability and diversity in multi-objective scenarios, positioning it as a robust solution for complex optimization tasks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Multi-Objective Ant Nesting Algorithm (MOANA)について述べる。
MOANAは堆積量パラメータなどの適応的なメカニズムを取り入れて探索と利用のバランスを保ち、多項式突然変異戦略は多様で高品質な解を確実にする。
このアルゴリズムは、ZDT関数やIEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2019マルチモーダルベンチマークを含む標準ベンチマークデータセットで評価されている。
MOPSO、MOFDO、MODA、NSGA-IIIといった最先端のアルゴリズムとの比較分析は、収束速度とパレートフロントカバレッジの点で、MOANAの優れた性能を示している。
さらに、溶接ビーム設計のような実世界のエンジニアリング最適化へのMOANAの適用性は、幅広い最適解を生成する能力を示し、意思決定者にとって実用的なツールである。
MOANAは、多目的シナリオにおけるスケーラビリティと多様性を改善し、複雑な最適化タスクのための堅牢なソリューションとして位置づけることで、従来の進化的アルゴリズムの重要な制限に対処する。
関連論文リスト
- Modified CMA-ES Algorithm for Multi-Modal Optimization: Incorporating Niching Strategies and Dynamic Adaptation Mechanism [0.03495246564946555]
本研究では,多モード最適化問題に対する共分散行列適応進化戦略 (CMA-ES) アルゴリズムを改良する。
この拡張は、複数のグローバルミニマの課題への対処、多様性の維持と複雑なフィットネスランドスケープを探索するアルゴリズムの能力の改善に焦点を当てている。
ニッチ戦略と動的適応機構を取り入れて,複数のグローバル最適化を識別・最適化するアルゴリズムの性能を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-01T03:41:39Z) - Evolutionary Solution Adaption for Multi-Objective Metal Cutting Process
Optimization [59.45414406974091]
我々は,従来の最適化タスクから解を転送するアルゴリズムの能力を研究することのできる,システムの柔軟性のためのフレームワークを提案する。
NSGA-IIの柔軟性を2つの変種で検討し,1)2つのタスクの解を同時に最適化し,より適応性が高いと期待されるソース間の解を得る,2)活性化あるいは非活性化の異なる可能性に対応する能動的非アクティブなジェノタイプについて検討した。
その結果,標準NSGA-IIによる適応は目標目標への最適化に必要な評価回数を大幅に削減し,提案した変種は適応コストをさらに向上することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T12:07:50Z) - An Empirical Evaluation of Zeroth-Order Optimization Methods on
AI-driven Molecule Optimization [78.36413169647408]
分子目的を最適化するための様々なZO最適化手法の有効性について検討する。
ZO符号に基づく勾配降下(ZO-signGD)の利点を示す。
本稿では,Guurcamol スイートから広く使用されているベンチマークタスクに対して,ZO 最適化手法の有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-27T01:58:10Z) - 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) - A Simple Evolutionary Algorithm for Multi-modal Multi-objective
Optimization [0.0]
マルチモーダル・多目的最適化問題(MMOP)を解くための定常進化アルゴリズムを提案する。
本報告では,1000関数評価の低計算予算を用いて,様々なテストスイートから得られた21個のMMOPの性能について報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-18T03:31:11Z) - A novel multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and
multi-reference points strategy [14.102326122777475]
分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)は、多目的最適化問題(MOP)を解く上で、極めて有望なアプローチであると考えられている。
本稿では,よく知られたPascoletti-Serafiniスキャラライゼーション法とマルチ参照ポイントの新たな戦略により,MOEA/Dアルゴリズムの改良を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-27T02:07:08Z) - Optimization-Inspired Learning with Architecture Augmentations and
Control Mechanisms for Low-Level Vision [74.9260745577362]
本稿では,GDC(Generative, Discriminative, and Corrective)の原則を集約する,最適化に着想を得た統合学習フレームワークを提案する。
フレキシブルな組み合わせで最適化モデルを効果的に解くために,3つのプロパゲーティブモジュールを構築した。
低レベル視覚タスクにおける実験は、GDCの有効性と適応性を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T03:24:53Z) - EOS: a Parallel, Self-Adaptive, Multi-Population Evolutionary Algorithm
for Constrained Global Optimization [68.8204255655161]
EOSは実数値変数の制約付きおよび制約なし問題に対する大域的最適化アルゴリズムである。
これはよく知られた微分進化(DE)アルゴリズムに多くの改良を加えている。
その結果、EOSisは、最先端の単一人口自己適応Dアルゴリズムと比較して高い性能を達成可能であることが証明された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-09T10:19:22Z) - Iterative Algorithm Induced Deep-Unfolding Neural Networks: Precoding
Design for Multiuser MIMO Systems [59.804810122136345]
本稿では,AIIDNN(ディープ・アンフォールディング・ニューラルネット)を一般化した,ディープ・アンフォールディングのためのフレームワークを提案する。
古典的重み付き最小二乗誤差(WMMSE)反復アルゴリズムの構造に基づく効率的なIAIDNNを提案する。
提案したIAIDNNは,計算複雑性を低減した反復WMMSEアルゴリズムの性能を効率よく向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-15T02:57:57Z) - Decomposition in Decision and Objective Space for Multi-Modal
Multi-Objective Optimization [15.681236469530397]
多モード多目的最適化問題(MMMOP)はパレート最適集合内に複数の部分集合を持つ。
一般的な多目的進化的アルゴリズムは、複数の解部分集合を探索するために純粋に設計されていないが、MMMOP向けに設計されたアルゴリズムは、目的空間における劣化した性能を示す。
これは、MMMOPに対処するためのより良いアルゴリズムの設計を動機付けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-04T03:18:47Z) - Hybrid Adaptive Evolutionary Algorithm for Multi-objective Optimization [0.0]
本稿では、MoHAEAと呼ばれるハイブリッド適応進化アルゴリズム(HAEA)の拡張として、新しい多目的アルゴリズムを提案する。
MoHAEAは、MOEA/D、pa$lambda$-MOEA/D、MOEA/D-AWA、NSGA-IIの4つの状態と比較される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-29T02:16:49Z)
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。