論文の概要: Optimal Observation-Intervention Trade-Off in Optimisation Problems with Causal Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02287v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 14:46:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 14:14:00.641211
• Title: Optimal Observation-Intervention Trade-Off in Optimisation Problems with Causal Structure
• Title（参考訳）: 因果構造を考慮した最適観測・干渉トレードオフ
• Authors: Kim Hammar and Neil Dhir
• Abstract要約: 観察・干渉トレードオフは筋電図的でない最適停止問題として定式化できることを示す。 我々の定式化は、実および合成ベンチマーク上で既存のアルゴリズムを強化することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.724169474984623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We consider the problem of optimising an expensive-to-evaluate grey-box objective function, within a finite budget, where known side-information exists in the form of the causal structure between the design variables. Standard black-box optimisation ignores the causal structure, often making it inefficient and expensive. The few existing methods that consider the causal structure are myopic and do not fully accommodate the observation-intervention trade-off that emerges when estimating causal effects. In this paper, we show that the observation-intervention trade-off can be formulated as a non-myopic optimal stopping problem which permits an efficient solution. We give theoretical results detailing the structure of the optimal stopping times and demonstrate the generality of our approach by showing that it can be integrated with existing causal Bayesian optimisation algorithms. Experimental results show that our formulation can enhance existing algorithms on real and synthetic benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 設計変数間の因果構造の形で、既知の側情報が存在する有限予算内で、コスト対評価グレーボックスの目的関数を最適化する問題を考察する。 標準ブラックボックス最適化は因果構造を無視し、しばしば非効率で費用がかかる。 因果構造を考慮に入れた数少ない方法が筋電図であり、因果効果を推定する際に生じる観察・干渉トレードオフを完全に満たさない。 本稿では,効率的な解法を実現する非筋覚的最適停止問題として観察・干渉トレードオフを定式化できることを示す。 最適停止時間の構造を詳述した理論的結果を与え,既存の因果ベイズ最適化アルゴリズムと統合できることを示すことにより,提案手法の汎用性を示す。 実験の結果,本手法は実および合成ベンチマークにおいて既存のアルゴリズムを拡張できることが判明した。

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