PEA: Parallel Evolutionary Algorithm by Separating Convergence and Diversity for Large-Scale Multi-Objective Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Running evolutionary algorithms in parallel is an intuitive way to speed up the process of solving large-scale multi-objective optimization problems, which have hundreds or thousands of decision variables. However, the framework of the existing multi-objective evolutionary algorithms seriously limits their parallelization. During each iteration, the environmental selection operators present in the existing framework need to collect and compare all the candidate solutions to balance the convergence and diversity, thus dividing the whole evolutionary process into a series of dependent sub-processes and resulting in frequent data transmission. To address this issue, we propose a novel parallel framework that separates the environmental selection operator from the entire evolutionary process, evidently removing the dependencies among sub-processes and reducing the data transmission. On the basis of the parallel framework, a new parallel evolutionary algorithm, namely PEA, is designed. In PEA, the convergence is achieved by a series of independent sub-populations, and the diversity is merely emphasized at the converged solutions from each subpopulation, which is helpful for avoiding that the environmental selection operator limits the parallelization of the algorithm. Moreover, a new environmental selection strategy is proposed to improve the diversity without considering the convergence. To assess the performance of the proposed PEA, we compare it with five representative multi-objective evolutionary algorithms in terms of both the convergence and diversity. The performance of the parallel framework is also analyzed by comparing with two existing parallel models. The experimental results demonstrate the superiority of the proposed parallel algorithms in terms of the convergence, diversity, and speedup.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».