論文の概要: Learn from Global Correlations: Enhancing Evolutionary Algorithm via Spectral GNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17629v3
• Date: Tue, 27 May 2025 11:23:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:19.091088
• Title: Learn from Global Correlations: Enhancing Evolutionary Algorithm via Spectral GNN
• Title（参考訳）: グローバル相関から学ぶ:スペクトルGNNによる進化的アルゴリズムの強化
• Authors: Kaichen Ouyang, Shengwei Fu, Zong Ke, Renxiang Guan, Ke Liang, Dayu Hu,
• Abstract要約: 本稿では,新しいEAフレームワークであるグラフニューラル進化(GNE)を提案する。 GNEは人口をグラフとして表現し、ノードは個人を表し、エッジはその関係をキャプチャする。 高周波コンポーネントは多様なグローバル情報をキャプチャし、低周波コンポーネントはより一貫性のある情報をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46203278084168825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evolutionary algorithms (EAs) simulate natural selection but have two main limitations: (1) they rarely update individuals based on global correlations, limiting comprehensive learning; (2) they struggle with balancing exploration and exploitation, where excessive exploitation causes premature convergence, and excessive exploration slows down the search. Moreover, EAs often depend on manual parameter settings, which can disrupt the exploration-exploitation balance.To address these issues, we propose Graph Neural Evolution (GNE), a novel EA framework. GNE represents the population as a graph, where nodes represent individuals, and edges capture their relationships, enabling global information usage. GNE utilizes spectral graph neural networks (GNNs) to decompose evolutionary signals into frequency components, applying a filtering function to fuse these components. High-frequency components capture diverse global information, while low-frequency ones capture more consistent information. This explicit frequency filtering strategy directly controls global-scale features through frequency components, overcoming the limitations of manual parameter settings and making the exploration-exploitation control more interpretable and effective.Extensive tests on nine benchmark functions (e.g., Sphere, Rastrigin, Rosenbrock) show that GNE outperforms classical (GA, DE, CMA-ES) and advanced algorithms (SDAES, RL-SHADE) under various conditions, including noise-corrupted and optimal solution deviation scenarios. GNE achieves solutions several orders of magnitude better (e.g., 3.07e-20 mean on Sphere vs. 1.51e-07).
• Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズム(EA)は自然選択をシミュレートするが、(1)グローバルな相関に基づいて個人を更新することは滅多になく、包括的学習を制限する。 さらに、EAは手動のパラメータ設定に依存することが多く、探索と探索のバランスを損なう可能性があるため、これらの問題に対処するため、新しいEAフレームワークであるグラフニューラル進化(GNE)を提案する。 GNEは、ノードが個人を表現し、エッジが関係を捉え、グローバルな情報利用を可能にするグラフとして人口を表現している。 GNEはスペクトルグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、進化的信号を周波数成分に分解し、これらの成分を融合するためにフィルタリング関数を適用する。 高周波コンポーネントは多様なグローバル情報をキャプチャし、低周波コンポーネントはより一貫性のある情報をキャプチャする。 この明示的な周波数フィルタリング戦略は、周波数成分によるグローバルな機能を直接制御し、手動パラメータ設定の制限を克服し、探索・探索制御をより解釈可能かつ効果的にします。9つのベンチマーク関数(例えば、Sphere、Rastrigin、Rosenbrock)に対する拡張テストでは、GNEは、ノイズ破壊および最適解偏差シナリオを含む様々な条件下で古典的(GA、DE、CMA-ES)および高度なアルゴリズム(SDAES、RL-SHADE)より優れていることが示されています。 GNE は Sphere 対 1.51e-07 の平均の 3.07e-20 を数桁改善する。

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