論文の概要: A generalized likelihood-weighted optimal sampling algorithm for
rare-event probability quantification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14457v1
- Date: Sun, 22 Oct 2023 23:51:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 23:28:34.741237
- Title: A generalized likelihood-weighted optimal sampling algorithm for
rare-event probability quantification
- Title（参考訳）: 希少確率定量化のための一般化確率重み付き最適サンプリングアルゴリズム
- Authors: Xianliang Gong, Yulin Pan
- Abstract要約: 本稿では,レアイベント統計を効率的に定量化するためのシーケンシャルサンプリングのための新しい取得関数を提案する。
さらに,モンテカルロにおける獲得関数の離散的最適化に重要な手順を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425819
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we introduce a new acquisition function for sequential sampling
to efficiently quantify rare-event statistics of an input-to-response (ItR)
system with given input probability and expensive function evaluations. Our
acquisition is a generalization of the likelihood-weighted (LW) acquisition
that was initially designed for the same purpose and then extended to many
other applications. The improvement in our acquisition comes from the
generalized form with two additional parameters, by varying which one can
target and address two weaknesses of the original LW acquisition: (1) that the
input space associated with rare-event responses is not sufficiently stressed
in sampling; (2) that the surrogate model (generated from samples) may have
significant deviation from the true ItR function, especially for cases with
complex ItR function and limited number of samples. In addition, we develop a
critical procedure in Monte-Carlo discrete optimization of the acquisition
function, which achieves orders of magnitude acceleration compared to existing
approaches for such type of problems. The superior performance of our new
acquisition to the original LW acquisition is demonstrated in a number of test
cases, including some cases that were designed to show the effectiveness of the
original LW acquisition. We finally apply our method to an engineering example
to quantify the rare-event roll-motion statistics of a ship in a random sea.
- Abstract（参考訳）: そこで本研究では,入力対応答(itr)システムのレアイベント統計を,入力確率と高価な機能評価で効率的に定量化する,逐次サンプリングのための新しい獲得関数を提案する。
我々の買収は、当初同じ目的で設計され、その後他の多くのアプリケーションに拡張された可能性重み付き(LW)買収の一般化である。
提案手法の改良は, 従来のLW獲得の2つの弱点を対象とし, 対処できる2つのパラメータを持つ一般化形式によるものである。(1) 希少応答に関連する入力空間がサンプリングにおいて十分にストレスを受けていないこと, (2) シュロゲートモデル(サンプルから生成される)が真の ItR 関数から大きく逸脱する可能性があること, 特に複雑な ItR 関数と限られたサンプル数の場合。
さらに,モンテカルロにおける離散的な獲得関数の最適化手法を開発し,そのような問題に対する既存手法と比較して,桁違いの高速化を実現する。
従来のLW買収に対する新たな買収の優れたパフォーマンスは、元のLW買収の有効性を示すために設計されたケースを含む、いくつかのテストケースで実証された。
本手法を工学例に適用し,ランダムな海における船舶の異例のロールモーション統計を定量化した。
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