論文の概要: Black-Box Optimization via Generative Adversarial Nets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03888v1
• Date: Sun, 7 Feb 2021 19:12:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 23:14:05.759222
• Title: Black-Box Optimization via Generative Adversarial Nets
• Title（参考訳）: 生成型adversarial netsによるブラックボックス最適化
• Authors: Minfang Lu, Fengyang Sun, Lin Wang, Bo Yang, Shuangrong Liu
• Abstract要約: 我々は,ブラックボックス問題に対する探索をガイドするために,退化逆数ネット(OPT-GAN)を提案する。 OPT-GANは他の古典的BBOアルゴリズムよりも優れていることを示す実験がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.46243851154653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Black-box optimization (BBO) algorithms are concerned with finding the best solutions for the problems with missing analytical details. Most classical methods for such problems are based on strong and fixed \emph{a priori} assumptions such as Gaussian distribution. However, lots of complex real-world problems are far from the \emph{a priori} distribution, bringing some unexpected obstacles to these methods. In this paper, we present an optimizer using generative adversarial nets (OPT-GAN) to guide search on black-box problems via estimating the distribution of optima. The method learns the extensive distribution of the optimal region dominated by selective candidates. Experiments demonstrate that OPT-GAN outperforms other classical BBO algorithms, in particular the ones with Gaussian assumptions.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス最適化(BBO)アルゴリズムは、解析的詳細を欠く問題に対する最良の解を見つけることを目的としている。 そのような問題のほとんどの古典的方法は、ガウス分布のような強かつ固定な \emph{a priori} 仮定に基づいている。 しかし、多くの複雑な実世界の問題は \emph{a priori} 分布から遠く離れており、これらの方法に予期せぬ障害をもたらす。 本稿では,オプティマ分布を推定することで,ブラックボックス問題の探索を導くために,生成逆ネット(opt-gan)を用いた最適化手法を提案する。 この方法は選択候補が支配する最適領域の広範な分布を学習する。 実験により、OPT-GANは他の古典的BBOアルゴリズム、特にガウス的仮定のアルゴリズムよりも優れていることが示された。

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