論文の概要: Bayesian Optimization with Hidden Constraints via Latent Decision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18449v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 19:47:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 18:33:32.862879
• Title: Bayesian Optimization with Hidden Constraints via Latent Decision Models
• Title（参考訳）: 潜在決定モデルによる隠れ制約付きベイズ最適化
• Authors: Wenqian Xing, Jungho Lee, Chong Liu, Shixiang Zhu
• Abstract要約: 本稿では、遅延決定モデルと統合された新しいBO法であるHidden-Constrained Latent Space Bayesian Optimization (HC-LSBO)を紹介する。 本手法は,ジョージア州アトランタの大規模警察管区問題に特化して,合成データと実データの両方を用いた数値実験により検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.63636519615632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian optimization (BO) has emerged as a potent tool for addressing intricate decision-making challenges, especially in public policy domains such as police districting. However, its broader application in public policymaking is hindered by the complexity of defining feasible regions and the high-dimensionality of decisions. This paper introduces the Hidden-Constrained Latent Space Bayesian Optimization (HC-LSBO), a novel BO method integrated with a latent decision model. This approach leverages a variational autoencoder to learn the distribution of feasible decisions, enabling a two-way mapping between the original decision space and a lower-dimensional latent space. By doing so, HC-LSBO captures the nuances of hidden constraints inherent in public policymaking, allowing for optimization in the latent space while evaluating objectives in the original space. We validate our method through numerical experiments on both synthetic and real data sets, with a specific focus on large-scale police districting problems in Atlanta, Georgia. Our results reveal that HC-LSBO offers notable improvements in performance and efficiency compared to the baselines.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(BO)は、特に警察管区のような公共政策領域において、複雑な意思決定課題に対処するための強力なツールとして登場した。 しかし、公共政策におけるその広範な適用は、実現可能な地域を定義する複雑さと意思決定の高次元性によって妨げられている。 本稿では、遅延決定モデルと統合された新しいBO法であるHidden-Constrained Latent Space Bayesian Optimization (HC-LSBO)を紹介する。 このアプローチは変分オートエンコーダを利用して実現可能な決定の分布を学習し、元の決定空間と低次元の潜在空間との双方向マッピングを可能にする。 そうすることでhc-lsboは、公共の政策立案に固有の隠れた制約のニュアンスを捉え、潜在空間における最適化を可能にし、元の空間における目標を評価する。 本手法は,ジョージア州アトランタの大規模警察管区問題に特化して,合成データと実データの両方を用いた数値実験により検証する。 その結果,HC-LSBOはベースラインに比べて性能と効率が向上していることがわかった。

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