論文の概要: Residual Learning Inspired Crossover Operator and Strategy Enhancements for Evolutionary Multitasking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21347v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 10:27:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:55:01.554860
• Title: Residual Learning Inspired Crossover Operator and Strategy Enhancements for Evolutionary Multitasking
• Title（参考訳）: クロスオーバー演算子にヒントを得た残差学習と進化的マルチタスクのための戦略強化
• Authors: Ruilin Wang, Xiang Feng, Huiqun Yu, Edmund M-K Lai,
• Abstract要約: 進化的マルチタスキングでは、クロスオーバー演算子やスキルファクター割り当てといった戦略が効果的な知識伝達に不可欠である。 本稿では,残差学習に基づくMFEA-RL法を提案する。 ResNetベースのメカニズムは、タスク適応性を改善するためのスキルファクタを動的に割り当て、ランダムマッピング機構は、効率的にクロスオーバー操作を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
• License:
• Abstract: In evolutionary multitasking, strategies such as crossover operators and skill factor assignment are critical for effective knowledge transfer. Existing improvements to crossover operators primarily focus on low-dimensional variable combinations, such as arithmetic crossover or partially mapped crossover, which are insufficient for modeling complex high-dimensional interactions.Moreover, static or semi-dynamic crossover strategies fail to adapt to the dynamic dependencies among tasks. In addition, current Multifactorial Evolutionary Algorithm frameworks often rely on fixed skill factor assignment strategies, lacking flexibility. To address these limitations, this paper proposes the Multifactorial Evolutionary Algorithm-Residual Learning (MFEA-RL) method based on residual learning. The method employs a Very Deep Super-Resolution (VDSR) model to generate high-dimensional residual representations of individuals, enhancing the modeling of complex relationships within dimensions. A ResNet-based mechanism dynamically assigns skill factors to improve task adaptability, while a random mapping mechanism efficiently performs crossover operations and mitigates the risk of negative transfer. Theoretical analysis and experimental results show that MFEA-RL outperforms state-of-the-art multitasking algorithms. It excels in both convergence and adaptability on standard evolutionary multitasking benchmarks, including CEC2017-MTSO and WCCI2020-MTSO. Additionally, its effectiveness is validated through a real-world application scenario.
• Abstract（参考訳）: 進化的マルチタスキングでは、クロスオーバー演算子やスキルファクター割り当てといった戦略が効果的な知識伝達に不可欠である。 クロスオーバー演算の既存の改善は、算術的クロスオーバーや部分写像的クロスオーバーといった、複雑な高次元の相互作用をモデル化するには不十分な低次元変数の組み合わせに重点を置いている。 加えて、現在のMultifactorial Evolutionary Algorithmフレームワークは、しばしば、柔軟性に欠ける固定されたスキルファクタ割り当て戦略に依存している。 本稿では,残差学習に基づくMFEA-RL法を提案する。 この手法は、超深度超解法(VDSR)モデルを用いて、個人の高次元残留表現を生成し、次元内の複雑な関係のモデリングを強化する。 ResNetベースのメカニズムは、タスク適応性を改善するためのスキルファクタを動的に割り当て、ランダムマッピング機構は、クロスオーバー操作を効率的に実行し、負の転送のリスクを軽減する。 理論的解析と実験結果から,MFEA-RLは最先端のマルチタスクアルゴリズムより優れていることが示された。 CEC2017-MTSOやWCCI2020-MTSOなど、標準的な進化的マルチタスクベンチマークの収束性と適応性が優れている。 さらに、その有効性は現実世界のアプリケーションシナリオを通じて検証されます。

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