关键词multi-objective combinatorial optimization
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- ICML针对昂贵的多目标组合优化问题，训练贪婪策略用于提案批量选择
在昂贵的多目标组合优化问题中，积极学习被越来越多地采用，但它涉及一个具有挑战性的子集选择问题，即优化批量采集评估的好坏量化指标。为了管理庞大的搜索空间，我们引入了一种新颖的贪婪式子集选择算法，通过基于贪婪策略的顺序贪婪采样，直接在组合空间上 - 面向几何感知的神经多目标组合优化 Pareto 集学习
通过基于超体积期望最大化的 Pareto 注意模型以及超体积残差更新策略，结合新颖的推理方法和局部子集选择方法，设计了一种名为 GAPL 的几何感知 Pareto 集学习算法，用于解决多目标组合优化问题，提高问题的分解能力和多样性增强。通过 - RIGA：基于遗憾的交互遗传算法
提出了一种用于解决多目标组合优化问题的交互式遗传算法，能够处理偏好不准确的情况，通过选择集聚函数的参数化表示、遗传算子应用于参数实例、以及利用现有解决方法生成有前景的解决方案，快速给出好的推荐解决方案。
- 神经多目标组合优化增强多样性
通过提出一种新的具有多样性增强的神经启发式方法，我们能够从多目标组合优化问题的不同视角产生更多的 Pareto 解，并在经典的多目标组合优化问题上取得了更高的多样性 Pareto 前沿和卓越的整体性能。
- 多目标组合优化的新核心引导和命中集算法
本文提出了两种基于不可满足性的算法，即核引导多目标组合优化解算器和命中集多目标组合优化解算器，实验证明这些算法可以优于现有的基于 SAT 的算法。