EmoDM: 用于进化多目标优化的扩散模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出使用扩散模型（EmoDM）解决演化多目标搜索的方法，通过学习先前解决的演化优化任务的噪声分布，在不经历进一步演化搜索的情况下，通过逆扩散生成一组非支配解，从而显著减少了所需的函数评估次数，并引入互信息熵注意机制来提高 EmoDM 的可伸缩性，实验证明 EmoDM 在解决具有多达 5000 个决策变量的 MOP 时在搜索性能和计算效率方面与最先进的演化算法相媲美，且 EmoDM...
该研究提出了一种名为EmoDM的扩散模型，用于解决演化多目标搜索问题。EmoDM通过学习先前解决的演化优化任务的噪声分布，能够生成一组非支配解，减少函数评估次数。实验证明EmoDM在解决多目标问题时具有与最先进的演化算法相媲美的搜索性能和计算效率。此外，EmoDM的预训练模型在未知问题上具有很好的泛化能力，展示了其作为通用高效多目标问题求解器的潜力。
