論文の概要: Max-value Entropy Search for Multi-Objective Bayesian Optimization with Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01721v2
• Date: Mon, 23 Nov 2020 02:20:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 00:25:03.993775
• Title: Max-value Entropy Search for Multi-Objective Bayesian Optimization with Constraints
• Title（参考訳）: 制約付き多目的ベイズ最適化のための最大エントロピー探索
• Authors: Syrine Belakaria, Aryan Deshwal, Janardhan Rao Doppa
• Abstract要約: 航空電力システム設計の応用においては、運動温度とセル電圧の比しきい値を満たすとともに、総エネルギーと質量をトレードオフする設計を見出す必要がある。 本稿では,制約付き多目的最適化のためのem Max-value Entropy Search (MESMOC) と呼ばれる新しい手法を提案する。 MESMOCは、出力空間エントロピーに基づく取得関数を使用して、評価のための入力のシーケンスを効率的に選択し、高品質なパリトセットソリューションを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.25245545568633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of constrained multi-objective blackbox optimization using expensive function evaluations, where the goal is to approximate the true Pareto set of solutions satisfying a set of constraints while minimizing the number of function evaluations. For example, in aviation power system design applications, we need to find the designs that trade-off total energy and the mass while satisfying specific thresholds for motor temperature and voltage of cells. This optimization requires performing expensive computational simulations to evaluate designs. In this paper, we propose a new approach referred as {\em Max-value Entropy Search for Multi-objective Optimization with Constraints (MESMOC)} to solve this problem. MESMOC employs an output-space entropy based acquisition function to efficiently select the sequence of inputs for evaluation to uncover high-quality pareto-set solutions while satisfying constraints. We apply MESMOC to two real-world engineering design applications to demonstrate its effectiveness over state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 我々は,高機能評価を用いた制約付き多目的ブラックボックス最適化の問題を考察し,制約セットを満たす真のパレート解集合を近似し,関数評価の数を最小化する。 例えば、航空電力システムの設計アプリケーションでは、セルの温度と電圧の特定の閾値を満たしながら、総エネルギーと質量をトレードオフする設計を見つける必要があります。 この最適化は設計を評価するために高価な計算シミュレーションを実行する必要がある。 本稿では,制約付き多目的最適化 (MESMOC) のための「最大値エントロピー探索」と呼ばれる新しい手法を提案する。 MESMOCは、出力空間エントロピーに基づく取得関数を用いて、評価のための入力のシーケンスを効率よく選択し、制約を満たしながら高品質なパリトセットソリューションを明らかにする。 mesmocを2つの実世界のエンジニアリング設計アプリケーションに適用し,最先端アルゴリズムの有効性を実証した。

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