Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaussian Max-Value Entropy Search for Multi-Agent Bayesian Optimization

論文の概要: Gaussian Max-Value Entropy Search for Multi-Agent Bayesian Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05694v1
Date: Fri, 10 Mar 2023 04:14:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-13 16:06:49.370763
Title: Gaussian Max-Value Entropy Search for Multi-Agent Bayesian Optimization
Title（参考訳）: マルチエージェントベイズ最適化のためのガウス値エントロピー探索
Authors: Haitong Ma, Tianpeng Zhang, Yixuan Wu, Flavio P. Calmon, Na Li
Abstract要約: 本稿では,複数のエージェントが反復クエリによってブラックボックス関数を最大化するマルチエージェントベイズ最適化(BO)問題について検討する。エントロピー探索(ES)の主な課題の1つは、相互情報の計算には計算コストのかかる近似技術が必要であることである。本稿では,ガウス最大値エントロピー探索法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8244546750150965
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study the multi-agent Bayesian optimization (BO) problem, where multiple agents maximize a black-box function via iterative queries. We focus on Entropy Search (ES), a sample-efficient BO algorithm that selects queries to maximize the mutual information about the maximum of the black-box function. One of the main challenges of ES is that calculating the mutual information requires computationally-costly approximation techniques. For multi-agent BO problems, the computational cost of ES is exponential in the number of agents. To address this challenge, we propose the Gaussian Max-value Entropy Search, a multi-agent BO algorithm with favorable sample and computational efficiency. The key to our idea is to use a normal distribution to approximate the function maximum and calculate its mutual information accordingly. The resulting approximation allows queries to be cast as the solution of a closed-form optimization problem which, in turn, can be solved via a modified gradient ascent algorithm and scaled to a large number of agents. We demonstrate the effectiveness of Gaussian max-value Entropy Search through numerical experiments on standard test functions and real-robot experiments on the source-seeking problem. Results show that the proposed algorithm outperforms the multi-agent BO baselines in the numerical experiments and can stably seek the source with a limited number of noisy observations on real robots.
Abstract（参考訳）: 本研究では,複数のエージェントが反復クエリによってブラックボックス関数を最大化するマルチエージェントベイズ最適化(bo)問題を検討する。我々は,ブラックボックス関数の最大値に関する相互情報を最大化するためにクエリを選択するサンプル効率のよいboアルゴリズムであるエントロピー探索(es)に注目した。 ESの主な課題の1つは、相互情報の計算には計算コストのかかる近似技術が必要であることである。マルチエージェントBO問題の場合、ESの計算コストはエージェント数で指数関数的である。そこで,本研究では,サンプルと計算効率に優れたマルチエージェントboアルゴリズムであるgaussian max-value entropy searchを提案する。この考え方の鍵は、正規分布を用いて最大関数を近似し、その相互情報を計算することである。その結果得られた近似により、クローズドフォーム最適化問題の解としてクエリをキャストすることができ、修正された勾配上昇アルゴリズムによって解き、多数のエージェントにスケールすることができる。標準試験関数の数値実験と実ロボット実験を通じ,gaussian max-value entropy searchの有効性を示す。その結果,提案アルゴリズムは数値実験においてマルチエージェントBOベースラインよりも優れており,実際のロボットに対するノイズの少ない観測を安定して行うことができることがわかった。

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