論文の概要: A New Knowledge Gradient-based Method for Constrained Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08743v1
• Date: Wed, 20 Jan 2021 05:00:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 01:37:11.208503
• Title: A New Knowledge Gradient-based Method for Constrained Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: 制約ベイズ最適化のための知識勾配に基づく新しい手法
• Authors: Wenjie Chen, Shengcai Liu, and Ke Tang
• Abstract要約: ブラックボックス問題は、構造設計、薬物実験、機械学習などの実生活で一般的です。 目的と制約が既知の特別な構造を欠いている制約付きブラックボックス問題に焦点をあてる。 我々は知識勾配法に基づく新しい制約付きベイズ最適化手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.04355972951593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Black-box problems are common in real life like structural design, drug experiments, and machine learning. When optimizing black-box systems, decision-makers always consider multiple performances and give the final decision by comprehensive evaluations. Motivated by such practical needs, we focus on constrained black-box problems where the objective and constraints lack known special structure, and evaluations are expensive and even with noise. We develop a novel constrained Bayesian optimization approach based on the knowledge gradient method ($c-\rm{KG}$). A new acquisition function is proposed to determine the next batch of samples considering optimality and feasibility. An unbiased estimator of the gradient of the new acquisition function is derived to implement the $c-\rm{KG}$ approach.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス問題は、構造設計、薬物実験、機械学習のような実生活で一般的である。 ブラックボックスシステムを最適化する場合、意思決定者は常に複数のパフォーマンスを検討し、包括的な評価によって最終決定を行う。 このような実用的なニーズに動機づけられ、目的と制約が既知の特別な構造を欠いている制約付きブラックボックス問題に焦点をあて、評価は高価であり、ノイズもある。 我々は知識勾配法(c-\rm{kg}$)に基づく新しい制約ベイズ最適化手法を開発した。 最適性と実現可能性を考慮したサンプルの次のバッチを決定するために,新たな取得関数を提案する。 新しい取得関数の勾配のバイアスのない推定器は、$c-\rm{KG}$アプローチを実装するために導かれる。

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