論文の概要: General-Purpose Co-Evolutionary Construction of Parallel Algorithm Portfolios for Multi-Objective Binary Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15729v1
• Date: Fri, 15 May 2026 08:32:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.221648
• Title: General-Purpose Co-Evolutionary Construction of Parallel Algorithm Portfolios for Multi-Objective Binary Optimization
• Title（参考訳）: 多目的バイナリ最適化のための並列アルゴリズムポートフォリオの汎用共進化的構築
• Authors: Zhiyuan Wang, Shengcai Liu, Shaofeng Zhang, Ke Tang,
• Abstract要約: 本稿では、多目的バイナリ最適化(DACMO)のためのパラメータ化探索のドメインに依存しない共進化を提案する。 まず、ドメイン不変性とインスタンス固有性を分離したニューラルインスタンス表現アーキテクチャを提案する。 第2に,LLMに基づく自動探索演算子生成をPAP構築に導入し,パラメータチューニングから演算子レベルのアルゴリズム設計まで探索空間を拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.8937164783691
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent progress in constructing generalizable parallel algorithm portfolios (PAPs), no general-purpose approach is yet available for multi-objective binary optimization problems (MOBOPs). To fill this gap, this paper proposes domain-agnostic co-evolution of parameterized search for multi-objective binary optimization~(DACMO), which features two technical innovations. First, we propose a neural instance representation architecture that decouples domain-invariant and instance-specific features, enabling class-consistent instance generation across varying dimensions without problem-specific instance generators. Second, we introduce LLM-based automatic search operator generation into PAP construction, extending the search space from parameter tuning of predefined templates to operator-level algorithm design. We evaluate DACMO on four representative MOBOP classes to demonstrate its effectiveness as a general-purpose PAP construction method: the multi-objective match max problem~(MMMP), the multi-objective knapsack problem~(MKP), the multi-objective contamination control problem (MCCP), and the multi-objective complementary influence maximization problem~(MCIMP). Experimental results show that DACMO can be directly applied to all four problem classes without modification, outperforms PAPs built from classic MOEA templates, and achieves performance comparable to a privileged state-of-the-art baseline that relies on manually designed problem-specific instance generators, while outperforming it on two of the four evaluated problem classes.
• Abstract（参考訳）: 一般化可能な並列アルゴリズムポートフォリオ(PAPs)の構築は近年進歩しているが、多目的バイナリ最適化問題(MOBOPs)に対する汎用的なアプローチはまだ提供されていない。 このギャップを埋めるために、多目的バイナリ最適化のためのパラメータ化探索のドメインに依存しない共進化(DACMO)を提案する。 まず、ドメイン不変性とインスタンス固有性を分離し、問題固有のインスタンスジェネレータを使わずに様々な次元にわたってクラス一貫性のあるインスタンス生成を可能にするニューラルネットワークインスタンス表現アーキテクチャを提案する。 第2に,事前に定義されたテンプレートのパラメータチューニングから演算子レベルのアルゴリズム設計まで,探索空間を拡張したLPMベースの自動探索演算子をPAP構築に導入する。 多目的マッチマックス問題~(MMMP)、多目的クナップサック問題~(MKP)、多目的汚染制御問題(MCCP)、多目的補完影響最大化問題~(MCIMP)である。 実験の結果,DACMOは従来のMOEAテンプレートをベースとしたPAPよりも優れており,手動で設計した問題固有のインスタンスジェネレータに依存した特権的最先端のベースラインに匹敵する性能を実現し,評価された4つの問題クラスのうち2つで性能を向上することがわかった。

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