論文の概要: Preference Exploration for Efficient Bayesian Optimization with Multiple Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11382v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 23:02:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 09:06:48.012784
• Title: Preference Exploration for Efficient Bayesian Optimization with Multiple Outcomes
• Title（参考訳）: 複数出力を用いた効率よいベイズ最適化のための優先探索
• Authors: Zhiyuan Jerry Lin, Raul Astudillo, Peter I. Frazier, Eytan Bakshy
• Abstract要約: 意思決定者が好むベクトル値結果を生成する実験の最適化を検討する。 これらの選好は、閉じた形では知られていないが、DMに結果ベクトルのペアよりも好みを表現するように求めることで推定できるユーティリティ関数によって符号化される。 我々は,インタラクティブなリアルタイム嗜好学習とDMを交互に行う新しいフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.300690315775572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider Bayesian optimization of expensive-to-evaluate experiments that generate vector-valued outcomes over which a decision-maker (DM) has preferences. These preferences are encoded by a utility function that is not known in closed form but can be estimated by asking the DM to express preferences over pairs of outcome vectors. To address this problem, we develop Bayesian optimization with preference exploration, a novel framework that alternates between interactive real-time preference learning with the DM via pairwise comparisons between outcomes, and Bayesian optimization with a learned compositional model of DM utility and outcomes. Within this framework, we propose preference exploration strategies specifically designed for this task, and demonstrate their performance via extensive simulation studies.
• Abstract（参考訳）: 我々は,意思決定者(DM)が好むベクトル値結果を生成する,高価な評価実験のベイズ最適化を考える。 これらの選好は、閉じた形では知られていないが、DMに結果ベクトルのペアよりも好みを表現するように求めることで推定できるユーティリティ関数によって符号化される。 この問題に対処するために,対話型リアルタイム選好学習とDMのペア比較によるDMとを交互に交互に行う新しいフレームワークである選好探索を用いたベイズ最適化と,DMユーティリティと結果の学習構成モデルを用いたベイズ最適化を開発する。 本フレームワークでは,このタスク用に特別に設計された選好探索戦略を提案し,広範なシミュレーション研究を通じてその性能を実証する。

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