MONEDA: scalable multi-objective optimization with a neural network-based estimation of distribution algorithm

The Extension Of Estimation Of Distribution Algorithms (Edas) To The Multiobjective Domain Has Led To Multi-Objective Optimization Edas (Moedas). Most Moedas Have Limited Themselves To Porting Single-Objective Edas To The Multi-Objective Domain. Although Moedas Have Proved To Be A Valid Approach, The Last Point Is An Obstacle To The Achievement Of A Significant Improvement Regarding "Standard" Multi-Objective Optimization Evolutionary Algorithms. Adapting The Model-Building Algorithm Is One Way To Achieve A Substantial Advance. Most Model-Building Schemes Used So Far By Edas Employ Off-The-Shelf Machine Learning Methods. However, The Model-Building Problem Has Particular Requirements That Those Methods Do Not Meet And Even Evade. The Focus Of This Paper Is On The Model- Building Issue And How It Has Not Been Properly Understood And Addressed By Most Moedas. We Delve Down Into The Roots Of This Matter And Hypothesize About Its Causes. To Gain A Deeper Understanding Of The Subject We Propose A Novel Algorithm Intended To Overcome The Draw-Backs Of Current Moedas. This New Algorithm Is The Multi-Objective Neural Estimation Of Distribution Algorithm (Moneda). Moneda Uses A Modified Growing Neural Gas Network For Model-Building (Mb-Gng). Mb-Gng Is A Custom-Made Clustering Algorithm That Meets The Above Demands. Thanks To Its Custom-Made Model-Building Algorithm, The Preservation Of Elite Individuals And Its Individual Replacement Scheme, Moneda Is Capable Of Scalably Solving Continuous Multi-Objective Optimization Problems. It Performs Better Than Similar Algorithms In Terms Of A Set Of Quality Indicators And Computational Resource Requirements.This work has been funded in part by projects CNPq BJT 407851/2012-7, FAPERJ APQ1 211.451/2015, MINECO TEC2014-57022-C2-2-R and TEC2012-37832-C02-01

Convergence Time Analysis for the Multi-objective Counting Ones Problem

Organised by François Brunet (UPD/LARCA), Catherine Bernard (UPD/LARCA), Marc Vernet (UPD/CERILAC) and André Gunthert (EHESS/LHIVIC), this three-day conference was dedicated to the following issues: the archaeology of visual studies in the Anglophone world, the translatability of visual studies into the French and European fields, and the relationship of visual studies to history and its methods. This symposium was an opportunity to try and assess the position of visual studies in France, whe..

Zur Analyse von randomisierten Suchheuristiken und Online-Heuristiken

Die Dissertation beschäftigt sich mit der theoretischen Analyse von Heuristiken. Im ersten und zweiten Teil werden randomisierte Heuristiken zur Optimierung im Black-Box-Szenario untersucht. Der dritte Teil befasst sich mit dem Seitenwechselproblem (Pagingproblem), das in der Regel im Online-Szenario zu lösen ist. Das Black-Box- und das Online-Szenario haben gemeinsam, dass die zu bearbeitende Probleminstanz erst im Laufe der Zeit bekannt wird, sodass Algorithmen nur heuristisch vorgehen können. Im ersten Teil wird die Laufzeit zweier einfacher evolutionärer Algorithmen, des (1+1)-EAs und der randomisierten lokalen Suche, am Beispiel des Matchingproblems im Black-Box-Szenario untersucht. Es wird gezeigt, dass beide Heuristiken effizient Maximummatchings approximieren können und dass sie zumindest für einfache Graphklassen in polynomieller erwarteter Zeit Maximummatchings finden. Andererseits gibt es Graphen, für die die Laufzeit beider Heuristiken mit einer überwältigenden Wahrscheinlichkeit exponentiell ist. Der zweite Teil untersucht einen grundlegenden evolutionären Algorithmus für mehrkriterielle Optimierungsprobleme im Black-Box-Szenario. Insbesondere wird die erwartete Laufzeit im Worst Case ermittelt und die Laufzeit für verschiedene zweikriterielle Probleme analysiert. Der dritte Teil befasst sich mit der Analyse von Heuristiken für das Seitenwechselproblem. Es werden zwei Modelle eingeführt, die unmittelbar die Analyse der Fehlerrate unter dem Aspekt der Anfragelokalität ermöglichen. In diesen Modellen werden Schranken für die Fehlerraten verschiedener deterministischer Seitenwechselstrategien bewiesen