다양한 목적 함수를 가진 최적화 문제를 해결하기 위한 대규모 언어 모델

Conceitos Básicos

대규모 언어 모델을 활용하여 다목적 진화 최적화 문제를 해결하는 새로운 접근법을 제안한다. 이를 통해 기존의 수작업으로 설계된 연산자를 대체하고 문제에 대한 전문 지식 없이도 효과적인 최적화 성능을 달성할 수 있다.

Resumo

이 논문은 다목적 진화 최적화 문제를 해결하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 새로운 접근법을 제안한다.

먼저, 다목적 최적화 문제를 여러 개의 단일 목적 하위 문제로 분해하고, LLM을 각 하위 문제의 검색 연산자로 활용한다. 적절한 프롬프트 엔지니어링을 통해 LLM이 각 하위 문제에 대한 새로운 해를 생성할 수 있도록 한다.

또한, LLM의 동작을 해석하고 모방하기 위해 랜덤성을 가진 선형 연산자(LO)를 제안한다. 이를 바탕으로 새로운 MOEA/D-LO 프레임워크를 개발한다. MOEA/D-LO는 LLM과의 온라인 상호 작용 없이도 효과적인 성능을 달성할 수 있다.

실험 결과, MOEA/D-LO는 다양한 벤치마크 문제에서 기존 MOEA 알고리즘과 경쟁력 있는 성능을 보였다. 특히 문제 유형과 설정이 다른 문제에서도 강건한 일반화 성능을 보여주었다. 이는 LLM을 MOEA 설계에 활용할 수 있는 가능성을 보여준다.

Estatísticas

다양한 목적 함수를 가진 최적화 문제에서 MOEA/D-LLM은 MOEA/D와 유사한 하이퍼볼륨 성능을 보였다.
MOEA/D-LLM은 NSGA-II와 MOEA/D-DE 대비 더 빠른 수렴 속도를 보였다.

Citações

없음

Principais Insights Extraídos De

Large Language Model for Multi-objective Evolutionary Optimization

by Fei Liu,Xi L... às arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.12541.pdf

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