論文の概要: Black-box Mixed-Variable Optimisation using a Surrogate Model that Satisfies Integer Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04508v2
• Date: Tue, 15 Sep 2020 09:58:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 01:26:39.248097
• Title: Black-box Mixed-Variable Optimisation using a Surrogate Model that Satisfies Integer Constraints
• Title（参考訳）: 整数制約を満たすサロゲートモデルを用いたブラックボックス混合変数最適化
• Authors: Laurens Bliek, Arthur Guijt, Sicco Verwer, Mathijs de Weerdt
• Abstract要約: Mixed-Variable ReLU-based Surrogate Modelling (MVRSM) は、修正線形ユニットの線形結合を利用するサロゲートベースのアルゴリズムである。 この方法は、最大238個の連続変数と整数変数を持ついくつかの合成ベンチマークにおいて、最先端の手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.655888042539495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A challenging problem in both engineering and computer science is that of minimising a function for which we have no mathematical formulation available, that is expensive to evaluate, and that contains continuous and integer variables, for example in automatic algorithm configuration. Surrogate-based algorithms are very suitable for this type of problem, but most existing techniques are designed with only continuous or only discrete variables in mind. Mixed-Variable ReLU-based Surrogate Modelling (MVRSM) is a surrogate-based algorithm that uses a linear combination of rectified linear units, defined in such a way that (local) optima satisfy the integer constraints. This method outperforms the state of the art on several synthetic benchmarks with up to 238 continuous and integer variables, and achieves competitive performance on two real-life benchmarks: XGBoost hyperparameter tuning and Electrostatic Precipitator optimisation.
• Abstract（参考訳）: 工学と計算機科学の両方において難しい問題は、数学的な定式化ができない関数を最小化することであり、評価に費用がかかり、例えば自動アルゴリズムの構成のように連続変数と整数変数を含むことである。 代理型アルゴリズムはこの種の問題に非常に適しているが、既存のほとんどの手法は連続変数や離散変数のみを念頭に設計されている。 Mixed-Variable ReLU-based Surrogate Modelling (MVRSM) は、(局所的な)最適化が整数制約を満たすように定義された正則線形単位の線形結合を利用するサロゲートベースのアルゴリズムである。 この手法は、最大238の連続変数と整数変数を持つ複数の合成ベンチマークの技術を上回り、xgboostハイパーパラメータチューニングと静電沈降器最適化の2つの実寿命ベンチマークで競合性能を達成する。

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