En el campo de la optimización multiobjetivo, la búsqueda de soluciones óptimas en espacios de parámetros de alta dimensionalidad es todo un desafío. La complejidad de esta tarea se multiplica cuando se deben considerar restricciones computacionales estrictas. Es en este contexto que surge NeuroPareto, una arquitectura cohesionada que combina diversas estrategias para navegar por paisajes de objetivos complejos.
Una de las características clave de NeuroPareto es su capacidad para estimar la incertidumbre epistémica a lo largo de los diferentes niveles de no dominancia. Esto permite la generación rápida de candidatos de alta calidad con un costo de evaluación mínimo. Además, utiliza Surrogados de Procesos Gaussianos Profundos para separar la incertidumbre predictiva en componentes reducibles e irreducibles, lo que proporciona señales refinadas para la selección final.
Para guiar las evaluaciones costosas hacia regiones que equilibren la convergencia y la diversidad, NeuroPareto cuenta con una red de adquisición ligera entrenada en línea a partir de mejoras históricas de hipervolúmenes. Gracias a una selección jerárquica y actualizaciones amortizadas de los surrogados, el método logra mantener la precisión sin aumentar en exceso la carga computacional.
Los experimentos realizados con NeuroPareto en diversas suites de pruebas, así como en tareas de extracción de energía subsuperficial, han demostrado consistentemente su superioridad en términos de proximidad a la frontera de Pareto y mejora en el hipervolumen en comparación con otras técnicas basadas en clasificadores o surrogados.
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