論文の概要: Pareto Optimization with Robust Evaluation for Noisy Subset Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06813v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 14:04:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:28:06.298978
• Title: Pareto Optimization with Robust Evaluation for Noisy Subset Selection
• Title（参考訳）: 雑音サブセット選択のためのロバスト評価を用いたパレート最適化
• Authors: Yi-Heng Xu, Dan-Xuan Liu, Chao Qian,
• Abstract要約: サブセット選択は最適化の基本的な問題であり、影響やスパース回帰といった幅広い応用がある。 欲求アルゴリズムや進化進化的POSSを含む従来のアルゴリズムは、ノイズの多い環境で苦労するか、過剰な計算資源を消費する。 本稿では,頑健な評価関数を最大化し,同時にサブセットサイズを最小化する,雑音性サブセット選択(PORE)のためのロバスト評価を用いたパレート最適化に基づく新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.83487850400559
• License:
• Abstract: Subset selection is a fundamental problem in combinatorial optimization, which has a wide range of applications such as influence maximization and sparse regression. The goal is to select a subset of limited size from a ground set in order to maximize a given objective function. However, the evaluation of the objective function in real-world scenarios is often noisy. Previous algorithms, including the greedy algorithm and multi-objective evolutionary algorithms POSS and PONSS, either struggle in noisy environments or consume excessive computational resources. In this paper, we focus on the noisy subset selection problem with a cardinality constraint, where the evaluation of a subset is noisy. We propose a novel approach based on Pareto Optimization with Robust Evaluation for noisy subset selection (PORE), which maximizes a robust evaluation function and minimizes the subset size simultaneously. PORE can efficiently identify well-structured solutions and handle computational resources, addressing the limitations observed in PONSS. Our experiments, conducted on real-world datasets for influence maximization and sparse regression, demonstrate that PORE significantly outperforms previous methods, including the classical greedy algorithm, POSS, and PONSS. Further validation through ablation studies confirms the effectiveness of our robust evaluation function.
• Abstract（参考訳）: サブセット選択は組合せ最適化の基本的な問題であり、影響の最大化やスパース回帰といった幅広い応用がある。 目的は、与えられた目的関数を最大化するために、接地集合から限られたサイズの部分集合を選択することである。 しかし、現実のシナリオにおける目的関数の評価は、しばしばうるさい。 従来のアルゴリズム、例えば、欲求アルゴリズムや多目的進化アルゴリズム POSS や PONSS は、ノイズの多い環境で苦労するか、過剰な計算資源を消費する。 本稿では,基数制約を伴う雑音的部分集合選択問題に焦点をあてる。 本稿では,頑健な評価関数を最大化し,同時にサブセットサイズを最小化する,雑音性サブセット選択(PORE)のためのロバスト評価を用いたパレート最適化に基づく新しい手法を提案する。 POREは、よく構造化されたソリューションを効率的に識別し、計算資源を処理し、PONSSで観測される制限に対処することができる。 実世界における影響の最大化とスパース回帰のためのデータセットを用いて実験を行った結果,POREは古典的グリードアルゴリズム,POSS,PONSSなど,従来の手法よりも有意に優れていた。 アブレーション研究によるさらなる検証により,ロバスト評価関数の有効性が確認された。

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