論文の概要: Training-Free Diffusion-Driven Modeling of Pareto Set Evolution for Dynamic Multiobjective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26749v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 11:09:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.56966
• Title: Training-Free Diffusion-Driven Modeling of Pareto Set Evolution for Dynamic Multiobjective Optimization
• Title（参考訳）: 動的多目的最適化のためのパレート集合の学習自由拡散駆動モデル
• Authors: Jian Guan, Huolong Wu, Zhenzhong Wang, Gary G. Yen, Min Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,DMOPのトレーニング自由拡散に基づく動的応答機構DD-DMOEAを提案する。 膝点に基づく補助戦略を用いて、新しい環境における対象領域を特定する。 CEC2018の動的多目的ベンチマークの実験により、DD-DMOEAは競争力またはより良い収束・分散性能を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.780107358426745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic multiobjective optimization problems (DMOPs) feature time-varying objectives, which cause the Pareto optimal solution (POS) set to drift over time and make it difficult to maintain both convergence and diversity under limited response time. Many existing prediction-based dynamic multiobjective evolutionary algorithms (DMOEAs) either depend on learned models with nontrivial training cost or employ one-step population mapping, which may overlook the gradual nature of POS evolution. This paper proposes DD-DMOEA, a training-free diffusion-based dynamic response mechanism for DMOPs. The key idea is to treat the POS obtained in the previous environment as a "noisy" sample set and to guide its evolution toward the current POS through an analytically constructed multi-step denoising process. A knee-point-based auxiliary strategy is used to specify the target region in the new environment, and an explicit probability-density formulation is derived to compute the denoising update without neural training. To reduce the risk of misleading guidance caused by knee-point prediction errors, an uncertainty-aware scheme adaptively adjusts the guidance strength according to the historical prediction deviation. Experiments on the CEC2018 dynamic multiobjective benchmarks show that DD-DMOEA achieves competitive or better convergence-diversity performance and provides faster dynamic response than several state-of-the-art DMOEAs.
• Abstract（参考訳）: 動的多目的最適化問題(DMOP)は時間変化の目的を特徴としており、これはパレート最適解(POS)が時間とともにドリフトし、限られた応答時間の下で収束と多様性の両方を維持することが困難になる。 既存の予測に基づく動的多目的進化アルゴリズム(DMOEA)は、非自明な訓練コストの学習モデルに依存するか、POS進化の段階的な性質を無視する一段階の集団マッピングを採用する。 本稿では,DMOPのトレーニング自由拡散に基づく動的応答機構DD-DMOEAを提案する。 鍵となる考え方は、前の環境で得られたPOSを「ノイズの多い」サンプル集合として扱い、分析的に構築されたマルチステップの復調プロセスを通じて現在のPOSへの進化を導くことである。 膝点に基づく補助戦略を用いて、新しい環境における対象領域を特定するとともに、明示的な確率密度の定式化を導出し、ニューラルトレーニングを伴わない復調更新を演算する。 膝先予測誤差による誤解を招く誘導のリスクを低減するため、不確実性認識方式は、歴史的予測ずれに応じて誘導強度を適応的に調整する。 CEC2018の動的多目的ベンチマークの実験では、DD-DMOEAは競争力またはより良い収束-分散性能を達成し、いくつかの最先端DMOEAよりも高速な動的応答を提供する。

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