pareto front | BriefGPT - AI 论文速递

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多目标质量多样性优化
本研究提出了一种新的多目标优化方法，将 MAP-Elites 算法中的多样性与多目标优化相结合，通过使用 Pareto Front 填充每个单元格，能够在描述符空间中提取多样性解，并在探索不同目标之间的折衷方案时提供全局性能优异的解决方案。
PDF2 years ago
AAAI非支配排序遗传算法 II（NSGA-II）的数学运行时分析
本研究证明使用 NSGA-II 算法，结合两种经典的变异算子和四种不同的父母选择方式，当种群大小为前沿帕累托曲线大小的 4 倍时，可以满足与 SEMO 和 GSEMO 算法在基本的 OneMinMax 和 LeadingOnesTraili
PDF3 years ago
基于深度多目标学习的可扩展 Pareto 前沿逼近
本研究提出一种直接在特征空间中根据偏好条件来调整神经网络的多目标优化方法，通过对解决方案进行惩罚来维持小角度到偏好向量的方法确保了良好分布的 Pareto 曲线，实验证明我们的 Pareto 前缘尽管计算速度显著更快，但也达到了业内最先进的
PDF3 years ago
使用超体积最大化多目标学习预测帕累托前沿
提出了一种使用动态损失函数来进行多目标训练神经网络以逼近 Pareto 前沿的新方法，在三个多目标问题上的实验表明，本方法无需预先指定权衡向量即可以返回分布在不同权衡方案上的输出，并且与现有技术相比具有更多的优势，尤其是对于非对称 Pare
PDF3 years ago
ICLR使用超网络学习 Pareto 前沿
该研究采用 Pareto HyperNetworks（PHNs）实现了 Pareto-Front Learning（PFL），它通过一个超网络同时学习并输出 Pareto 前沿，并且相比于训练多个模型，该方法具有更高的运行时效率，并可以根据
PDF4 years ago
多目标优化的随机多梯度算法及其在监督机器学习中的应用
研究随机多梯度 (SMG) 方法，将其作为经典随机梯度方法的扩展，用于解决具有不确定性数据的多目标优化问题。通过建立计算 Pareto 前沿的速率，将 SMG 方法帧入 Pareto-front 类型算法，可以鲁棒地确定 Pareto 前沿
PDF5 years ago
基于多目标粒子群优化的深度神经网络演化用于图像分类
本论文提出了一种新的多目标优化方法，用于在实际应用中演进最先进的卷积神经网络，以自动演进 Pareto 前沿的非支配解，并使用多个 GPU 和机器并行运行并发实验，实验结果表明所提出的算法可以找到清晰的 Pareto 前沿。
PDF5 years ago
基于随机标量化的多目标贝叶斯优化的灵活框架
本文提出了一种基于随机标量化策略的多目标优化方法，可快速、灵活地从 Pareto 前沿的特定区域中采样，且在多项真实问题和合成问题的实验中显示了良好表现。
PDF6 years ago
带有主导目标的多目标上下文多臂赌博机
本文提出了一种新的具有两个目标的多目标情境多臂赌博问题，并通过引入奖励向量及其依赖于上下文的分配来解决问题；提出了基于 Pareto 的指标的 MOC-MAB 算法，证明了其对于二维和 Pareto 的悔恨度都是次线性的，并在合成和实际数据
PDF7 years ago