論文の概要: Mixed Strategies for Robust Optimization of Unknown Objectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12613v2
• Date: Mon, 2 Mar 2020 09:19:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 01:27:54.862064
• Title: Mixed Strategies for Robust Optimization of Unknown Objectives
• Title（参考訳）: 未知目的のロバスト最適化のための混合戦略
• Authors: Pier Giuseppe Sessa, Ilija Bogunovic, Maryam Kamgarpour, Andreas Krause
• Abstract要約: そこでは,不確実なパラメータの最悪の実現に対して,未知の目的関数を最適化することを目的として,ロバストな最適化問題を考察する。 我々は,未知の目的をノイズ点評価から逐次学習する,新しいサンプル効率アルゴリズムGP-MROを設計する。 GP-MROは、最悪のケースで期待される目標値を最大化する、堅牢でランダムな混合戦略の発見を目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.8672371143881
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider robust optimization problems, where the goal is to optimize an unknown objective function against the worst-case realization of an uncertain parameter. For this setting, we design a novel sample-efficient algorithm GP-MRO, which sequentially learns about the unknown objective from noisy point evaluations. GP-MRO seeks to discover a robust and randomized mixed strategy, that maximizes the worst-case expected objective value. To achieve this, it combines techniques from online learning with nonparametric confidence bounds from Gaussian processes. Our theoretical results characterize the number of samples required by GP-MRO to discover a robust near-optimal mixed strategy for different GP kernels of interest. We experimentally demonstrate the performance of our algorithm on synthetic datasets and on human-assisted trajectory planning tasks for autonomous vehicles. In our simulations, we show that robust deterministic strategies can be overly conservative, while the mixed strategies found by GP-MRO significantly improve the overall performance.
• Abstract（参考訳）: そこでは,不確実パラメータの最悪の実現に対して,未知の目的関数を最適化することが目的である。 そこで我々は,未知の目的をノイズ点評価から逐次学習する,新しいサンプル効率アルゴリズムGP-MROを設計する。 GP-MROは、最悪のケースで期待される目標値を最大化する、堅牢でランダムな混合戦略の発見を目指している。 これを実現するために、オンライン学習のテクニックとガウス過程の非パラメトリック信頼境界を組み合わせる。 GP-MROが興味のある異なるGPカーネルに対して,頑健な準最適混合戦略を発見するのに必要なサンプル数を特徴付ける。 我々は,合成データセットおよび自律走行車両の軌道計画タスクにおけるアルゴリズムの性能を実験的に実証する。 GP-MROの混合戦略は全体の性能を著しく改善するが,本シミュレーションでは頑健な決定論的戦略が過度に保守的であることを示す。

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