Research on Distributed Evolutionary Computation for Real-time Many-Objective Optimization in Smart City

智慧城市实时多目标优化的分布式进化计算研究

• 批准号: 19K12162
• 负责人: 佐藤 裕二
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Hosei University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K12162/
• 关键词: Distributed NSGA-II; Divide-and-conquer; Distributed MOEA/D; Virtual overlapping zone; Ideal Point; Reference Point; 仮想グローバルベスト; 多目的進化アルゴリズム; 並列分散処理; ソフトコンピューティング; スマート社会

(1) パレート優劣関係に基づく手法であるNSGA-IIに関して、並列分散環境において、分割統治法を参考にした階層型非支配ソート、および探索過程でのパレートフロントの両端の非劣解を全てのコアCPUで共有する移住方式により、解の多様性（パレートフロントの両端の広がり）および均一な解分布能力向上のために有効であることを示していた。更に、評価値の高い実行不可能解を利用した解探索における収束性向上のアイデアを加え、多様性とパレートフロントへの収束能力を兼ね備えたアルゴリズムを考案したがプログラムのバグにより進捗が停滞していた。バグ対策は完了したが、COVID-19の影響で評価実験に遅れが生じ、2023年度中にジャーナルへの投稿を予定している。一方、研究を進める中で、解分布のエッジ解（劣解）を利用したNSGA-IIの解探索の多様性向上に繋がるアイデアが浮かび、評価実験を行い国際ジャーナルに投稿し採録された。(2) 重みベクトルによるスカラー化関数に基づく手法であるMOEA/Dに関して、目的関数空間を分割し複数のコアに割り当てる並列化を（GPUなどの）メニーコア環境で行った場合のコア境界付近での解精度の低下を抑制するために、目的関数空間を分割する境界領域にVirtual overlapping zoneを設けて探索精度の向上を図る手法を2目的最適化問題に対して提案した。また、各コアで情報共有の必要があるIdeal Pointを、コア間で補正するための情報共有間隔を適応的に変化させることで、コア間の境界付近で解分布が疎になる現象を改善する効果があり、収束性に関しては単一CPUと同程度を維持したまま多様性を向上する実験結果を得てIEEE主催の国際会議で発表していた。しかし、目的数が3以上の場合に適用するための改善案が停滞し、均一に重みベクトルを分配する代替案を提案して評価実験に着手した。

(1)NSGA-II is a basic approach to the relationship between advantages and disadvantages, and a reference to hierarchical, non-dominant, and non-inferior solutions to the exploration process, and a shared CPU migration approach to the diversity of solutions. In addition, the evaluation value of the high implementation of the impossible solution, the use of the solution to explore, the convergence of the upward direction, the increase of diversity, the convergence of the ability to prepare for the convergence of the case, the progress of the stagnation The response to COVID-19 is expected to be completed in 2023. A party, research progress, solution distribution, solution (inferior solution), utilization, NSGA-II solution exploration, diversity, upward, evaluation, implementation, international, submission and recording (2)In order to reduce the accuracy of the solution, the GPU must divide the space of the target relationship into two parts: MOEA/D and parallel processing. Objective space partition Virtual overlapping zone design Explore precision and optimization methods The Ideal Point of information sharing among different groups is to correct the information sharing interval between different groups and improve the distribution of information between different groups. The result is to maintain the same degree of diversity among different groups of CPU and to improve the distribution of information between different groups. When the target number is more than 3, the improvement plan is suspended, and the replacement plan is evaluated.

项目成果

Hybrid Multiobjective Evolutionary Algorithms for Unsupervised QPSO, BBPSO and Fuzzy clustering

• DOI: 10.1109/cec45853.2021.9504968
• 发表时间: 2021-06
• 期刊: 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)
• 作者: D. Lai;Yuji Sato

Lightweight Multi-objective Voice Adaptation for Real-time Speech Interaction Applied in Games

轻量级多目标语音自适应在游戏中的实时语音交互应用

• DOI: 10.1109/cog47356.2020.9231643
• 发表时间: 2020
• 期刊: Proceedings of the 2020 IEEE Congress on Games (CoG 2020), IEEE
• 作者: Mads Midtlyng; Yuji Sato
• 通讯作者: Yuji Sato

マルチタスク学習のためのオンラインFine-Tuning における動的パラメータ調整手法の検討

多任务学习在线微调动态参数调整方法研究

• 发表时间: 2023
• 作者: 佐藤 陽斗;佐藤 裕二
• 通讯作者: 佐藤 裕二

初期分布を考慮したPairwise BBPSO のロバスト性向上に関する検討

考虑初始分布的提高Pairwise BBPSO鲁棒性研究

• 发表时间: 2021
• 作者: 土屋朋久;佐藤裕二
• 通讯作者: 佐藤裕二

Adaptive PBI for Massively Parallel MOEA/D in a Distributed Memory Environment

• DOI: 10.1109/cec55065.2022.9870272
• 发表时间: 2022-07
• 期刊: 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)
• 作者: Yuji Sato;Tomoya Hirayama;Ryo Ikami