Multi-Objective Neural Evolutionary Algorithm for Combinatorial Optimization Problems

计算机科学 背包问题 人工神经网络 进化算法 组合优化 旅行商问题 可扩展性 数学优化 人工智能 启发式 最优化问题 推论 算法 数学 数据库 操作系统
作者
Yinan Shao,Jerry Chun‐Wei Lin,Gautam Srivastava,Dongdong Guo,Hongchun Zhang,Yi Hu,Alireza Jolfaei
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:34 (4): 2133-2143 被引量:34
标识
DOI:10.1109/tnnls.2021.3105937
摘要

There has been a recent surge of success in optimizing deep reinforcement learning (DRL) models with neural evolutionary algorithms. This type of method is inspired by biological evolution and uses different genetic operations to evolve neural networks. Previous neural evolutionary algorithms mainly focused on single-objective optimization problems (SOPs). In this article, we present an end-to-end multi-objective neural evolutionary algorithm based on decomposition and dominance (MONEADD) for combinatorial optimization problems. The proposed MONEADD is an end-to-end algorithm that utilizes genetic operations and rewards signals to evolve neural networks for different combinatorial optimization problems without further engineering. To accelerate convergence, a set of nondominated neural networks is maintained based on the notion of dominance and decomposition in each generation. In inference time, the trained model can be directly utilized to solve similar problems efficiently, while the conventional heuristic methods need to learn from scratch for every given test problem. To further enhance the model performance in inference time, three multi-objective search strategies are introduced in this work. Our experimental results clearly show that the proposed MONEADD has a competitive and robust performance on a bi-objective of the classic travel salesman problem (TSP), as well as Knapsack problem up to 200 instances. We also empirically show that the designed MONEADD has good scalability when distributed on multiple graphics processing units (GPUs).
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
栖木发布了新的文献求助10
刚刚
fangze完成签到,获得积分10
刚刚
123完成签到,获得积分10
1秒前
顾矜应助zyltyd采纳,获得10
1秒前
1秒前
愤怒的乐松应助自信白易采纳,获得10
1秒前
耕云钓月完成签到,获得积分10
2秒前
慧敏发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
南有乔木完成签到,获得积分20
3秒前
岂识浊醪妙理完成签到,获得积分10
3秒前
hh发布了新的文献求助30
4秒前
沉默黑猫发布了新的文献求助10
5秒前
一块儿月饼完成签到,获得积分10
5秒前
宫夏菡完成签到,获得积分10
5秒前
明理的寒云完成签到,获得积分10
6秒前
YC完成签到,获得积分20
6秒前
chaohuiwang完成签到,获得积分10
6秒前
自由的飞翔完成签到,获得积分20
7秒前
知足且上进完成签到,获得积分10
7秒前
脑洞疼应助曲白白采纳,获得50
7秒前
小将完成签到 ,获得积分10
8秒前
温婉的诗双完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
摸鱼鱼完成签到,获得积分10
8秒前
舒心的茗完成签到,获得积分10
9秒前
儒雅紫夏完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
初亦非完成签到,获得积分10
10秒前
w2503完成签到,获得积分10
10秒前
xhh完成签到,获得积分10
11秒前
绛羽镜发布了新的文献求助10
11秒前
zql2023发布了新的文献求助10
12秒前
zhao完成签到 ,获得积分10
12秒前
拾一完成签到,获得积分10
13秒前
zx完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
超级的妙晴完成签到 ,获得积分10
14秒前
Jianfeng发布了新的文献求助10
14秒前
高高完成签到 ,获得积分10
15秒前
高分求助中
Licensing Deals in Pharmaceuticals 2019-2024 3000
Effect of reactor temperature on FCC yield 2000
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 1020
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 800
Mission to Mao: Us Intelligence and the Chinese Communists in World War II 600
The Conscience of the Party: Hu Yaobang, China’s Communist Reformer 600
Geochemistry, 2nd Edition 地球化学经典教科书第二版,不要epub版本 431
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3298850
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2933848
关于积分的说明 8465450
捐赠科研通 2607108
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1423562
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 661612
邀请新用户注册赠送积分活动 645228