論文の概要: Model-based Causal Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16625v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 13:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 14:30:04.246778
• Title: Model-based Causal Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: モデルに基づく因果ベイズ最適化
• Authors: Scott Sussex, Pier Giuseppe Sessa, Anastasiia Makarova and Andreas Krause
• Abstract要約: 乗算重み付き因果ベイズ最適化のための最初のアルゴリズム(CBO-MW)を提案する。 グラフ関連の量に自然に依存するCBO-MWに対する後悔の限界を導出する。 我々の実験は、共有モビリティシステムにおいて、ユーザの需要パターンを学習するためにCBO-MWをどのように使用できるかの現実的なデモを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.78486244786083
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In Causal Bayesian Optimization (CBO), an agent intervenes on an unknown structural causal model to maximize a downstream reward variable. In this paper, we consider the generalization where other agents or external events also intervene on the system, which is key for enabling adaptiveness to non-stationarities such as weather changes, market forces, or adversaries. We formalize this generalization of CBO as Adversarial Causal Bayesian Optimization (ACBO) and introduce the first algorithm for ACBO with bounded regret: Causal Bayesian Optimization with Multiplicative Weights (CBO-MW). Our approach combines a classical online learning strategy with causal modeling of the rewards. To achieve this, it computes optimistic counterfactual reward estimates by propagating uncertainty through the causal graph. We derive regret bounds for CBO-MW that naturally depend on graph-related quantities. We further propose a scalable implementation for the case of combinatorial interventions and submodular rewards. Empirically, CBO-MW outperforms non-causal and non-adversarial Bayesian optimization methods on synthetic environments and environments based on real-word data. Our experiments include a realistic demonstration of how CBO-MW can be used to learn users' demand patterns in a shared mobility system and reposition vehicles in strategic areas.
• Abstract（参考訳）: Causal Bayesian Optimization (CBO)では、エージェントが未知の構造因果モデルに介入し、下流の報酬変数を最大化する。 本稿では,気象変動,市場勢力,敵勢力などの非定常性への適応性を実現する上で鍵となる,他のエージェントや外部イベントがシステム上でも介入する一般化について考察する。 本稿では,CBO の一般化を Adversarial Causal Bayesian Optimization (ACBO) として定式化し,ACBO に対する最初のアルゴリズムを紹介した: Causal Bayesian Optimization with Multiplicative Weights (CBO-MW)。 我々のアプローチは、古典的なオンライン学習戦略と報酬の因果モデリングを組み合わせたものである。 これを達成するために、因果グラフを通じて不確実性を伝播することで楽観的な反事実的報酬推定を計算する。 グラフ関連の量に依存するCBO-MWに対する後悔の限界を導出する。 さらに,コンビネーション介入やサブモーダル報酬の場合に,スケーラブルな実装を提案する。 CBO-MWは、実単語データに基づく合成環境や環境における非因果的・非逆ベイズ最適化法よりも優れている。 我々の実験は、CBO-MWが、共有モビリティシステムにおけるユーザの需要パターンと戦略領域における再配置車両の学習にどのように使用できるかの現実的なデモを含む。

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