論文の概要: Global-Order GFlowNets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02968v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 18:43:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:49:14.603032
• Title: Global-Order GFlowNets
• Title（参考訳）: グローバルオーダーGFlowNets
• Authors: Lluís Pastor-Pérez, Javier Alonso-Garcia, Lukas Mauch,
• Abstract要約: Order-Preserving (OP) GFlowNetsは、複雑なマルチオブジェクト(MOO)ブラックボックス最適化問題に対処することに成功した。 我々は,Global-Order GFlowNetsを導入し,局所的な秩序をグローバルな秩序に変えることで,これらの対立を解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36681882674260474
• License:
• Abstract: Order-Preserving (OP) GFlowNets have demonstrated remarkable success in tackling complex multi-objective (MOO) black-box optimization problems using stochastic optimization techniques. Specifically, they can be trained online to efficiently sample diverse candidates near the Pareto front. A key advantage of OP GFlowNets is their ability to impose a local order on training samples based on Pareto dominance, eliminating the need for scalarization - a common requirement in other approaches like Preference-Conditional GFlowNets. However, we identify an important limitation of OP GFlowNets: imposing a local order on training samples can lead to conflicting optimization objectives. To address this issue, we introduce Global-Order GFlowNets, which transform the local order into a global one, thereby resolving these conflicts. Our experimental evaluations on various benchmarks demonstrate the efficacy and promise of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: Order-Preserving (OP) GFlowNetsは、確率的最適化手法を用いて複雑な多目的(MOO)ブラックボックス最適化問題に対処することに成功した。 具体的には、Paretoフロント近くのさまざまな候補を効率的にサンプリングするために、オンラインでトレーニングすることができる。 OP GFlowNetsの重要な利点は、Paretoの優位性に基づいたトレーニングサンプルに局所的な順序を課すことで、スキャラライゼーションの必要性を排除できることだ。 しかし、OP GFlowNetsの重要な制限は、トレーニングサンプルに局所的な順序を付与することは、矛盾する最適化目標につながる可能性がある。 この問題に対処するため,Global-Order GFlowNetsを導入する。 評価実験により,提案手法の有効性と可能性を実証した。

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