GOAL: Risolutore a Diffusione Basato su Grafi per l'Ottimizzazione Multi-Obiettivo
I ricercatori hanno introdotto GOAL, un risolutore a diffusione condizionata che opera su rappresentazioni grafiche relazionali per l'ottimizzazione dinamica multi-obiettivo. Questo approccio impiega una codifica eterogenea dei grafi, utilizzando diversi tipi di archi per rappresentare classi differenti di vincoli, consentendo processi decisionali gestibili. L'efficacia di GOAL è stata valutata utilizzando le sfide di scheduling Flow Shop, Job Shop e Flexible Job Shop, dimostrando la sua capacità di generalizzare su una gamma di benchmark strutturalmente vari.
Fatti principali
- GOAL è un risolutore a diffusione condizionata su rappresentazioni grafiche relazionali.
- Consente generazioni decisionali controllabili condizionando su obiettivi specificati dall'uomo.
- La codifica eterogenea dei grafi utilizza tipi di archi distinti per diverse classi di vincoli.
- La struttura di passaggio dei messaggi consente una propagazione selettiva delle informazioni secondo l'ontologia dei vincoli.
- Valutato su Flow Shop Problem (FSP), Job Shop Scheduling Problem (JSP) e Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSP).
- Dimostra generalizzazione su benchmark strutturalmente diversi.
- Pubblicato su arXiv con ID 2605.19119.
- Il tipo di annuncio è cross.
Entità
Istituzioni
- arXiv