論文の概要: A Comparison-Relationship-Surrogate Evolutionary Algorithm for Multi-Objective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19411v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 01:39:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.281163
• Title: A Comparison-Relationship-Surrogate Evolutionary Algorithm for Multi-Objective Optimization
• Title（参考訳）: 多目的最適化のための相関・代理進化アルゴリズムの比較
• Authors: Christopher M. Pierce, Young-Kee Kim, Ivan Bazarov,
• Abstract要約: 我々は,新しい種類の代理モデル,比較関係-代理モデルによって駆動されるアルゴリズムを導入し,検証する。 この新しいアルゴリズムは、平均して、多くの中規模生物の客観的問題に対するより良い収束解を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Evolutionary algorithms often struggle to find high-quality solutions to multi-objective optimization problems on a limited budget of function evaluations (here, a few hundred). A promising direction to improve the efficiency of these methods is to augment the objective functions with a data-driven surrogate model. These ``surrogate-assisted'' optimization algorithms can achieve better solutions than conventional algorithms for the same number of function evaluations on a wide variety of test problems. In this work, we continue to explore the area of surrogate-assisted multi-objective optimization by introducing and testing an algorithm driven by a new type of surrogate model: a comparison-relationship-surrogate model. This model predicts the truth values of the comparison operator evaluated on the objective functions for two candidate solutions. These predictions can be used to infer the domination relationships that power the non-dominated sorting mechanism used by many multi-objective genetic algorithms to select fit individuals. Several numerical experiments are performed on this algorithm using well-known test suites plus a real-world problem from the field of accelerator physics. Statistical analysis of the results demonstrates that the new algorithm can, on average, achieve better-converged solutions to many medium-scale, biobjective problems than existing state-of-the-art methods for a limited budget of function evaluations.
• Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズムは、関数評価の限られた予算(数百)において、多目的最適化問題に対する高品質な解を見つけるのに苦労することが多い。 これらの手法の効率を改善するための有望な方向は、データ駆動サロゲートモデルで目的関数を拡張することである。 これらの `surrogate-assisted' 最適化アルゴリズムは、様々なテスト問題に対して同じ数の関数評価を行う従来のアルゴリズムよりも優れた解が得られる。 本研究では,新しい種類の代理モデル,比較関係-代理モデルによって駆動されるアルゴリズムを導入し,テストすることによって,代理支援多目的最適化の領域を探索し続けている。 このモデルは、2つの候補解に対する目的関数に基づいて評価された比較演算子の真理値を予測する。 これらの予測は、多くの多目的遺伝的アルゴリズムが適した個体を選択するために使用する非支配的な選別メカニズムを駆動する支配関係を推測するために用いられる。 このアルゴリズムでは、よく知られたテストスイートと、加速器物理学の分野における実世界の問題を用いて、いくつかの数値実験を行う。 結果の統計的分析により,関数評価の予算に制限のある既存の最先端手法よりも,多くの中規模バイオオブジェクト問題に対する収束解を平均して達成できることが示されている。

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