論文の概要: Upper Trust Bound Feasibility Criterion for Mixed Constrained Bayesian
Optimization with Application to Aircraft Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05067v2
- Date: Tue, 12 May 2020 08:59:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-04 19:52:54.100872
- Title: Upper Trust Bound Feasibility Criterion for Mixed Constrained Bayesian
Optimization with Application to Aircraft Design
- Title（参考訳）: 混合制約ベイズ最適化のための上層信頼境界性能基準と航空機設計への応用
- Authors: R\'emy Priem ((1) and (2)), Nathalie Bartoli (1), Youssef Diouane (2),
Alessandro Sgueglia ((1) and (2)) ((1) ONERA, DTIS, Universit\'ee de
Toulouse, Toulouse, France, (2) ISAE-SUPAERO, Universit\'ee de Toulouse,
Toulouse, 31055 Cedex 4, France)
- Abstract要約: 我々は、より正確に混合された制約問題を解決するために、いわゆる超効率的なグローバル最適化アルゴリズムを適用する。
本研究は, 数値実験におけるアプローチの可能性を示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.74498230885008
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Bayesian optimization methods have been successfully applied to black box
optimization problems that are expensive to evaluate. In this paper, we adapt
the so-called super effcient global optimization algorithm to solve more
accurately mixed constrained problems. The proposed approach handles
constraints by means of upper trust bound, the latter encourages exploration of
the feasible domain by combining the mean prediction and the associated
uncertainty function given by the Gaussian processes. On top of that, a
refinement procedure, based on a learning rate criterion, is introduced to
enhance the exploitation and exploration trade-off. We show the good potential
of the approach on a set of numerical experiments. Finally, we present an
application to conceptual aircraft configuration upon which we show the
superiority of the proposed approach compared to a set of the state-of-the-art
black box optimization solvers. Keywords: Global Optimization, Mixed
Constrained Optimization, Black box optimization, Bayesian Optimization,
Gaussian Process.
- Abstract（参考訳）: ベイズ最適化法は評価に費用がかかるブラックボックス最適化問題にうまく適用されている。
本稿では,超効率的なグローバル最適化アルゴリズムを適用し,より正確な混合制約問題の解法を提案する。
提案手法は、平均予測とガウス過程によって与えられる関連する不確実性関数を組み合わせることで、実現可能な領域の探索を促進する。
さらに, 学習率基準に基づく改良手順を導入し, エクスプロイトと探索のトレードオフを強化する。
本研究は, 数値実験におけるアプローチの可能性を示すものである。
最後に,提案手法の優位性を示す概念的航空機構成への応用について,最先端のブラックボックス最適化問題の集合と比較した。
キーワード:グローバル最適化、混合制約最適化、ブラックボックス最適化、ベイズ最適化、ガウス過程。
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