論文の概要: Discovering new robust local search algorithms with neuro-evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04747v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 10:31:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 14:00:53.518698
• Title: Discovering new robust local search algorithms with neuro-evolution
• Title（参考訳）: ニューロ進化によるロバストな局所探索アルゴリズムの発見
• Authors: Mohamed Salim Amri Sakhri, Adrien Goëffon, Olivier Goudet, Frédéric Saubion, Chaïmaâ Touhami,
• Abstract要約: 本稿では,局所探索アルゴリズムの領域における既存の課題を克服することを目的とした,新しいアプローチを提案する。 本研究の目的は,局所探索アルゴリズム内で発生する決定プロセスを改善することであり,各反復で最良な遷移を実現することである。 このアプローチは、新しいローカル検索アルゴリズムの出現とブラックボックス問題に対する問題解決能力の改善に有望な道を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850356
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• Abstract: This paper explores a novel approach aimed at overcoming existing challenges in the realm of local search algorithms. Our aim is to improve the decision process that takes place within a local search algorithm so as to make the best possible transitions in the neighborhood at each iteration. To improve this process, we propose to use a neural network that has the same input information as conventional local search algorithms. In this paper, which is an extension of the work [Goudet et al. 2024] presented at EvoCOP2024, we investigate different ways of representing this information so as to make the algorithm as efficient as possible but also robust to monotonic transformations of the problem objective function. To assess the efficiency of this approach, we develop an experimental setup centered around NK landscape problems, offering the flexibility to adjust problem size and ruggedness. This approach offers a promising avenue for the emergence of new local search algorithms and the improvement of their problem-solving capabilities for black-box problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,局所探索アルゴリズムの領域における既存の課題を克服することを目的とした,新しいアプローチを提案する。 本研究の目的は,局所探索アルゴリズム内で発生する決定プロセスを改善することであり,各反復で最良な遷移を実現することである。 このプロセスを改善するために,従来の局所探索アルゴリズムと同じ入力情報を持つニューラルネットワークを提案する。 本稿では,EvoCOP2024で提示された研究(Goudet et al 2024)の拡張として,アルゴリズムをできるだけ効率的にするために,問題対象関数の単調変換に頑健にするために,この情報を表現する方法について検討する。 提案手法の効率性を評価するため,NKランドスケープ問題を中心とした実験装置を開発し,問題の大きさと頑丈さを調整する柔軟性を提供する。 このアプローチは、新しいローカル検索アルゴリズムの出現とブラックボックス問題に対する問題解決能力の改善に有望な道を提供する。

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