論文の概要: Real-Time Optimization Meets Bayesian Optimization and Derivative-Free Optimization: A Tale of Modifier Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08819v2
• Date: Mon, 1 Feb 2021 16:51:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 03:44:20.219394
• Title: Real-Time Optimization Meets Bayesian Optimization and Derivative-Free Optimization: A Tale of Modifier Adaptation
• Title（参考訳）: 実時間最適化とベイズ最適化と微分自由最適化: 修正子適応の物語
• Authors: Ehecatl Antonio del Rio-Chanona and Panagiotis Petsagkourakis and Eric Bradford and Jose Eduardo Alves Graciano and Benoit Chachuat
• Abstract要約: 本稿では,不確実なプロセスのリアルタイム最適化において,プラントモデルミスマッチを克服するための修飾子適応方式について検討する。 提案したスキームは物理モデルを組み込んでおり、探査中のリスクを最小限に抑えるために信頼領域のアイデアに依存している。 取得関数の使用、プロセスノイズレベルを知る、または名目上のプロセスモデルを指定する利点を図示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates a new class of modifier-adaptation schemes to overcome plant-model mismatch in real-time optimization of uncertain processes. The main contribution lies in the integration of concepts from the areas of Bayesian optimization and derivative-free optimization. The proposed schemes embed a physical model and rely on trust-region ideas to minimize risk during the exploration, while employing Gaussian process regression to capture the plant-model mismatch in a non-parametric way and drive the exploration by means of acquisition functions. The benefits of using an acquisition function, knowing the process noise level, or specifying a nominal process model are illustrated on numerical case studies, including a semi-batch photobioreactor optimization problem.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不確実なプロセスのリアルタイム最適化において,プラントモデルミスマッチを克服する修飾子適応方式を提案する。 主な貢献はベイズ最適化と微分自由最適化の領域からの概念の統合にある。 提案手法では, 物理モデルを埋め込み, 信頼領域のアイデアを頼りに探索中のリスクを最小限にし, ガウス過程回帰を用いて非パラメトリックな方法で植物モデルミスマッチを捉え, 獲得関数を用いて探索を進める。 半バッチフォトバイオリアクター最適化問題を含む数値ケーススタディにおいて, 取得関数の使用, プロセスノイズレベルを知ること, あるいは, 名目プロセスモデルを指定することの利点を述べる。

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