論文の概要: GPU-accelerated Evolutionary Many-objective Optimization Using Tensorized NSGA-III

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06067v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 14:09:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:31:15.611246
• Title: GPU-accelerated Evolutionary Many-objective Optimization Using Tensorized NSGA-III
• Title（参考訳）: テンソル化NSGA-IIIを用いたGPU加速進化多目的最適化
• Authors: Hao Li, Zhenyu Liang, Ran Cheng,
• Abstract要約: 大規模多目的最適化のためのNSGA-IIIの完全テンソル化実装を提案する。 NSGA-IIIは、NSGA-IIIの正確な選択と変化のメカニズムを維持しながら、大きな加速を達成している。 その結果、NSGA-IIIは、NSGA-IIIのCPUバージョンよりも最大3629タイムのスピードアップを実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.487945730611193
• License:
• Abstract: NSGA-III is one of the most widely adopted algorithms for tackling many-objective optimization problems. However, its CPU-based design severely limits scalability and computational efficiency. To address the limitations, we propose {TensorNSGA-III}, a fully tensorized implementation of NSGA-III that leverages GPU parallelism for large-scale many-objective optimization. Unlike conventional GPU-accelerated evolutionary algorithms that rely on heuristic approximations to improve efficiency, TensorNSGA-III maintains the exact selection and variation mechanisms of NSGA-III while achieving significant acceleration. By reformulating the selection process with tensorized data structures and an optimized caching strategy, our approach effectively eliminates computational bottlenecks inherent in traditional CPU-based and na\"ive GPU implementations. Experimental results on widely used numerical benchmarks show that TensorNSGA-III achieves speedups of up to $3629\times$ over the CPU version of NSGA-III. Additionally, we validate its effectiveness in multiobjective robotic control tasks, where it discovers diverse and high-quality behavioral solutions. Furthermore, we investigate the critical role of large population sizes in many-objective optimization and demonstrate the scalability of TensorNSGA-III in such scenarios. The source code is available at https://github.com/EMI-Group/evomo
• Abstract（参考訳）: NSGA-IIIは、多目的最適化問題に対処するための最も広く採用されているアルゴリズムの1つである。 しかし、CPUベースの設計はスケーラビリティと計算効率を著しく制限している。 この制限に対処するために,大規模な多目的最適化にGPU並列性を活用するNSGA-IIIの完全テンソル化実装である {TensorNSGA-III} を提案する。 効率を改善するためにヒューリスティック近似に依存する従来のGPU加速進化アルゴリズムとは異なり、TensorNSGA-IIIはNSGA-IIIの正確な選択と変動機構を維持しながら、大幅な加速を実現している。 テンソル化データ構造と最適化されたキャッシュ戦略で選択プロセスを再構築することにより、従来のCPUベースおよびna\\\型GPU実装に固有の計算ボトルネックを効果的に除去する。 広く使われている数値ベンチマークの結果、TensorNSGA-IIIは、NSGA-IIIのCPUバージョンよりも最大3629\times$のスピードアップを達成した。 さらに,多目的ロボット制御タスクにおいて,多種多様かつ高品質な行動解が発見できる効果を検証した。 さらに,多目的最適化における大集団規模の重要性を考察し,このようなシナリオにおけるTensorNSGA-IIIのスケーラビリティを実証する。 ソースコードはhttps://github.com/EMI-Group/evomoで入手できる。

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