基于低成本递归链路发现构建的有限完美单调代理
人工智能
2026-04-14 v1 数据结构与算法
摘要
代理模型提供了低成本的解决方案评估，在优化计算密集型问题方面具有显著的优势。通常情况下，代理模型仅对原函数进行近似。最近，提出了完美线性代理模型，能够理想地代表原函数。这些代理模型并不模仿原函数。事实上，它们是另一种（正确的）原函数表示，能够开启一系列可能性，例如在编码解码后的解无法直接转换为其评估的情形下发现优化函数。然而，许多现实问题无法用线性模型表示，使得上述代理模型不可用。因此，我们提出了有限单调完美代理模型（Limited Monotonical Perfect Surrogate，LyMPuS），以克服这一困难，使能够比较仅相差一个变量的两个解。我们的提议适用于限制高成本局部搜索程序的开销。该代理模型无需参数，可在运行中进行训练，而无需单独的代理构建步骤。它仅使用必要的适应度评估，已支付的成本在模型更新时不会浪费。最后，它提供低成本的缺失链路检测和低成本链路发现，保证在不超过 步内即可找到缺失依赖。
引用
@article{arxiv.2604.11524,
title = {Limited Perfect Monotonical Surrogates constructed using low-cost recursive linkage discovery with guaranteed output},
author = {M. W. Przewozniczek and F. Chicano and R. Tinós and M. M. Komarnicki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.11524},
year = {2026}
}