Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Learning for Selecting Top-m Context-Dependent Designs

論文の概要: Efficient Learning for Selecting Top-m Context-Dependent Designs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04086v1
Date: Sat, 6 May 2023 16:11:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-09 17:49:22.256214
Title: Efficient Learning for Selecting Top-m Context-Dependent Designs
Title（参考訳）: トップmコンテキスト依存型設計の効率的な学習
Authors: Gongbo Zhang, Sihua Chen, Yijie Peng
Abstract要約: 文脈に依存した意思決定のためのシミュレーション最適化問題を考察する。本研究では,各デザインの性能を各コンテキスト下で効率的に学習するためのシーケンシャルサンプリングポリシーを開発する。数値実験により,提案手法はトップmの文脈依存設計の選択効率を向上することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290099
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider a simulation optimization problem for a context-dependent decision-making, which aims to determine the top-m designs for all contexts. Under a Bayesian framework, we formulate the optimal dynamic sampling decision as a stochastic dynamic programming problem, and develop a sequential sampling policy to efficiently learn the performance of each design under each context. The asymptotically optimal sampling ratios are derived to attain the optimal large deviations rate of the worst-case of probability of false selection. The proposed sampling policy is proved to be consistent and its asymptotic sampling ratios are asymptotically optimal. Numerical experiments demonstrate that the proposed method improves the efficiency for selection of top-m context-dependent designs.
Abstract（参考訳）: 我々は,すべての文脈におけるトップm設計を決定することを目的とした,文脈依存意思決定のためのシミュレーション最適化問題を考える。ベイズ・フレームワークの下で, 最適動的サンプリング決定を確率的動的プログラミング問題として定式化し, 各文脈における各設計の性能を効率的に学習するための逐次サンプリング・ポリシーを開発する。漸近的に最適なサンプリング比を求め、偽選択確率の最悪の場合の最適大きな偏差率を求める。提案手法は,漸近的サンプリング比が漸近的に最適であることを示す。数値実験により,提案手法はトップmの文脈依存設計の選択効率を向上することを示した。

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