論文の概要: Bi-objective Ranking and Selection Using Stochastic Kriging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03919v3
- Date: Thu, 28 Mar 2024 14:52:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 22:22:33.292205
- Title: Bi-objective Ranking and Selection Using Stochastic Kriging
- Title（参考訳）: 確率的クラギングを用いた二目的ランク付けと選択
- Authors: Sebastian Rojas Gonzalez, Juergen Branke, Inneke van Nieuwenhuyse,
- Abstract要約: 両目的のランク付けと選択の問題について検討し,その2つの目的が不確実性をもって観測された。
そこで本研究では,競合する解に対して逐次サンプルを割り当てるバイーシアン双対象ランクと選別法を提案する。
実験結果から,提案手法は標準的なアロケーション手法よりも優れており,また,よく知られた最先端のアルゴリズムも優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We consider bi-objective ranking and selection problems, where the goal is to correctly identify the Pareto optimal solutions among a finite set of candidates for which the two objective outcomes have been observed with uncertainty (e.g., after running a multiobjective stochastic simulation optimization procedure). When identifying these solutions, the noise perturbing the observed performance may lead to two types of errors: solutions that are truly Pareto-optimal can be wrongly considered dominated, and solutions that are truly dominated can be wrongly considered Pareto-optimal. We propose a novel Bayesian bi-objective ranking and selection method that sequentially allocates extra samples to competitive solutions, in view of reducing the misclassification errors when identifying the solutions with the best expected performance. The approach uses stochastic kriging to build reliable predictive distributions of the objective outcomes, and exploits this information to decide how to resample. Experimental results show that the proposed method outperforms the standard allocation method, as well as a well-known the state-of-the-art algorithm. Moreover, we show that the other competing algorithms also benefit from the use of stochastic kriging information; yet, the proposed method remains superior.
- Abstract（参考訳）: 両目的のランク付けと選択の問題を考えると、目的の2つの結果が不確実性(例えば、多目的確率シミュレーションの手順を実行した後)で観測された有限個の候補のうち、パレート最適解を正しく同定することが目的である。
真にパレート最適である解は誤って支配的とみなすことができ、真に支配的である解は誤ってパレート最適とみなすことができる。
提案手法は, 最適性能で解を識別する際の誤分類誤差を低減するため, 競合する解に対して逐次, 余分なサンプルを割り当てるバイーシアン双対象ランクと選別法を提案する。
このアプローチでは、確率的クリグを使用して、客観的な結果の信頼性の高い予測分布を構築し、この情報を利用して再サンプリングの方法を決定する。
実験の結果,提案手法は標準割当法よりも優れており,また最先端のアルゴリズムとしてよく知られている。
さらに,他の競合アルゴリズムは,確率的クリグ情報の利用によるメリットも示しているが,提案手法は依然として優れている。
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