論文の概要: Bayesian preference elicitation for multiobjective combinatorial
optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14778v1
- Date: Wed, 29 Jul 2020 12:28:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-05 20:19:01.563490
- Title: Bayesian preference elicitation for multiobjective combinatorial
optimization
- Title(参考訳): 多目的組合せ最適化のためのベイズ選好推論
- Authors: Nadjet Bourdache, Patrice Perny and Olivier Spanjaard
- Abstract要約: DM(Decision Maker)のノイズ応答に対処できる新しいインクリメンタルな選好推論手法を提案する。
DMの選好はパラメータが未知の集約関数で表され、その不確実性はパラメータ空間上の密度関数で表されると仮定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.96855751244076
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a new incremental preference elicitation procedure able to deal
with noisy responses of a Decision Maker (DM). The originality of the
contribution is to propose a Bayesian approach for determining a preferred
solution in a multiobjective decision problem involving a combinatorial set of
alternatives. We assume that the preferences of the DM are represented by an
aggregation function whose parameters are unknown and that the uncertainty
about them is represented by a density function on the parameter space.
Pairwise comparison queries are used to reduce this uncertainty (by Bayesian
revision). The query selection strategy is based on the solution of a mixed
integer linear program with a combinatorial set of variables and constraints,
which requires to use columns and constraints generation methods. Numerical
tests are provided to show the practicability of the approach.
- Abstract(参考訳): 本稿では,DM(Decision Maker)のノイズ応答に対処できる新たなインクリメンタルな選好推論手法を提案する。
コントリビューションの原点は、組合せ的な選択肢の集合を含む多目的決定問題において、好ましい解を決定するためのベイズ的アプローチを提案することである。
dm の選好はパラメータが不明な集約関数によって表現され、パラメータ空間上の密度関数によってその不確実性が表現されると仮定する。
対比較クエリは、この不確実性を低減するために使用される(ベイズ修正による)。
クエリ選択戦略は、列と制約生成メソッドを必要とする変数と制約の組合せ集合を持つ混合整数線形プログラムの解に基づいている。
このアプローチの実用性を示す数値試験が提供されている。
関連論文リスト
- RIGA: A Regret-Based Interactive Genetic Algorithm [14.388696798649658]
そこで本研究では,多目的最適化問題を優先的精度で解くための対話型遺伝的アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムはRIGAと呼ばれ、集約関数がパラメータ内で線形であることから、任意の多目的最適化問題に適用できる。
いくつかのパフォーマンス指標(計算時間、最適性とクエリ数のギャップ)に対して、RIGAは最先端のアルゴリズムよりも優れた結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-10T13:56:15Z) - Likelihood Ratio Confidence Sets for Sequential Decision Making [51.66638486226482]
確率に基づく推論の原理を再検討し、確率比を用いて妥当な信頼シーケンスを構築することを提案する。
本手法は, 精度の高い問題に特に適している。
提案手法は,オンライン凸最適化への接続に光を当てることにより,推定器の最適シーケンスを確実に選択する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T00:10:21Z) - Optimizing Solution-Samplers for Combinatorial Problems: The Landscape
of Policy-Gradient Methods [52.0617030129699]
本稿では,DeepMatching NetworksとReinforcement Learningメソッドの有効性を解析するための新しい理論フレームワークを提案する。
我々の主な貢献は、Max- and Min-Cut、Max-$k$-Bipartite-Bi、Maximum-Weight-Bipartite-Bi、Traveing Salesman Problemを含む幅広い問題である。
本分析の副産物として,バニラ降下による新たな正則化プロセスを導入し,失効する段階的な問題に対処し,悪い静止点から逃れる上で有効であることを示す理論的および実験的証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-08T23:39:38Z) - Finding Optimal Diverse Feature Sets with Alternative Feature Selection [0.0]
代替機能の選択を導入し、最適化問題として定式化する。
特に,制約によって代替品を定義し,利用者が代替品の数や相違を制御できるようにする。
本研究では,一定要素近似が一定の条件下で存在することを示し,対応する探索法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-21T14:23:41Z) - Generalizing Bayesian Optimization with Decision-theoretic Entropies [102.82152945324381]
統計的決定論の研究からシャノンエントロピーの一般化を考える。
まず,このエントロピーの特殊なケースがBO手順でよく用いられる獲得関数に繋がることを示す。
次に、損失に対する選択肢の選択が、どのようにして柔軟な獲得関数の族をもたらすかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T04:43:58Z) - R-MBO: A Multi-surrogate Approach for Preference Incorporation in
Multi-objective Bayesian Optimisation [0.0]
本稿では,多目的BOにおける意思決定者の嗜好として,目的関数を目的関数値に組み込むための,a-priori Multi-surrogateアプローチを提案する。
ベンチマークと実世界の最適化問題に対する既存モノ代理手法との比較は,提案手法の可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-27T19:58:26Z) - Fast Feature Selection with Fairness Constraints [49.142308856826396]
モデル構築における最適特徴の選択に関する基礎的問題について検討する。
この問題は、greedyアルゴリズムの変種を使用しても、大規模なデータセットで計算的に困難である。
適応クエリモデルは,最近提案された非モジュラー関数に対する直交整合探索のより高速なパラダイムに拡張する。
提案アルゴリズムは、適応型クエリモデルにおいて指数関数的に高速な並列実行を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T12:26:47Z) - A Variational Inference Approach to Inverse Problems with Gamma
Hyperpriors [60.489902135153415]
本稿では,ガンマハイパープライヤを用いた階層的逆問題に対する変分反復交替方式を提案する。
提案した変分推論手法は正確な再構成を行い、意味のある不確実な定量化を提供し、実装が容易である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-26T06:33:29Z) - Mixed-Integer Optimization with Constraint Learning [4.462264781248437]
我々は、学習制約を伴う混合整数最適化のための幅広い方法論基盤を確立する。
我々は多くの機械学習手法の混合整数最適化・表現性を利用する。
本手法は,World Food Programme計画と化学療法最適化の両方で実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-04T20:19:55Z) - Variable selection for Gaussian process regression through a sparse
projection [0.802904964931021]
本稿では,ガウス過程(GP)レグレッションと統合された新しい変数選択手法を提案する。
パラメータの調整と推定の精度を,選択したベンチマーク手法を用いて評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-25T01:06:10Z) - Multi-Task Multicriteria Hyperparameter Optimization [77.34726150561087]
この記事は最適なハイパーパラメータを選択する問題に関する数学的定式化から始まる。
この問題を解決するMTMC法の手順を述べる。
提案手法は畳み込みニューラルネットワークを用いて画像分類問題に対して評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-15T12:47:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。