論文の概要: Multi-Level Evolution Strategies for High-Resolution Black-Box Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01524v1
- Date: Sun, 4 Oct 2020 09:24:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 03:23:16.449519
- Title: Multi-Level Evolution Strategies for High-Resolution Black-Box Control
- Title（参考訳）: 高分解能ブラックボックス制御のためのマルチレベル進化戦略
- Authors: Ofer M. Shir and Xi Xing and Herschel Rabitz
- Abstract要約: 本稿では進化戦略(ES)にマルチレベル(m-lev)機構を導入する。
これは、決定変数の詳細な離散化の恩恵を受けることができる、グローバルな最適化問題のクラスに対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2320417845168326
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces a multi-level (m-lev) mechanism into Evolution
Strategies (ESs) in order to address a class of global optimization problems
that could benefit from fine discretization of their decision variables. Such
problems arise in engineering and scientific applications, which possess a
multi-resolution control nature, and thus may be formulated either by means of
low-resolution variants (providing coarser approximations with presumably lower
accuracy for the general problem) or by high-resolution controls. A particular
scientific application concerns practical Quantum Control (QC) problems, whose
targeted optimal controls may be discretized to increasingly higher resolution,
which in turn carries the potential to obtain better control yields. However,
state-of-the-art derivative-free optimization heuristics for high-resolution
formulations nominally call for an impractically large number of objective
function calls. Therefore, an effective algorithmic treatment for such problems
is needed. We introduce a framework with an automated scheme to facilitate
guided-search over increasingly finer levels of control resolution for the
optimization problem, whose on-the-fly learned parameters require careful
adaptation. We instantiate the proposed m-lev self-adaptive ES framework by two
specific strategies, namely the classical elitist single-child (1+1)-ES and the
non-elitist multi-child derandomized $(\mu_W,\lambda)$-sep-CMA-ES. We first
show that the approach is suitable by simulation-based optimization of QC
systems which were heretofore viewed as too complex to address. We also present
a laboratory proof-of-concept for the proposed approach on a basic experimental
QC system objective.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチレベル(m-lev)機構を進化戦略(ess)に導入し,決定変数の細分化の利点を生かした大域的最適化問題に対処する。
このような問題は、マルチレゾリューション制御の性質を持ち、低レゾリューション変種(一般的な問題に対しておそらくより低い精度で粗い近似を与える)または高レゾリューション制御によって定式化できる工学的および科学的応用において生じる。
特定の科学的応用は実用的量子制御(QC)問題に関係しており、対象とする最適制御はより高解像度に識別され、結果としてより良い制御収が得られる可能性がある。
しかし、高分解能な定式化のための最先端の微分自由最適化ヒューリスティックスは、無数に多くの目的関数呼び出しを名指しで呼び出す。
そのため,このような問題に対する効果的なアルゴリズム処理が必要である。
本稿では,最適化問題に対して,より詳細な制御解決を行う上でのガイド付き検索を容易にするためのフレームワークを提案する。
提案する m-lev 自己適応型 ES フレームワークを,古典的エリート主義的シングルチャイルド (1+1)-ES と非エリート型マルチチャイルドデランドマイズ $(\mu_W,\lambda)$-sep-CMA-ES の2つの戦略によりインスタンス化する。
提案手法は,従来は複雑すぎると考えられていたQCシステムのシミュレーションに基づく最適化に適していることを示す。
また,提案手法に対する基礎実験QCシステム目標に対する概念実証について述べる。
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