論文の概要: Conditional Generative Representation for Black-Box Optimization with Implicit Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18449v2
• Date: Fri, 2 Feb 2024 16:14:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 19:28:40.422367
• Title: Conditional Generative Representation for Black-Box Optimization with Implicit Constraints
• Title（参考訳）: 暗黙制約付きブラックボックス最適化のための条件付き生成表現
• Authors: Wenqian Xing, Jungho Lee, Chong Liu, Shixiang Zhu
• Abstract要約: 本稿では,CageBO(Conditional and Generative Black-box Optimization)と呼ばれる新しいBBOフレームワークを紹介する。 CageBOは、公共政策アプリケーションでよく見られる暗黙の制約を効率的に処理する。 我々のCageBOは,ベースラインに比べて性能と効率が著しく向上していることが明らかとなった。
• 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: Black-box optimization (BBO) has become increasingly relevant for tackling complex decision-making problems, 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 a novel BBO framework, termed as the Conditional And Generative Black-box Optimization (CageBO). This approach leverages a conditional variational autoencoder to learn the distribution of feasible decisions, enabling a two-way mapping between the original decision space and a simplified, constraint-free latent space. The CageBO efficiently handles the implicit constraints often found in public policy applications, allowing for optimization in the latent space while evaluating objectives in the original space. We validate our method through a case study on large-scale police districting problems in Atlanta, Georgia. Our results reveal that our CageBO offers notable improvements in performance and efficiency compared to the baselines.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス最適化(BBO)は、特に警察の地区化のような公共政策領域において、複雑な意思決定問題に取り組むためにますます重要になっている。 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,CageBO(Conditional and Generative Black-box Optimization)と呼ばれる新しいBBOフレームワークを紹介する。 このアプローチは条件付き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、元の決定空間と単純で制約のない潜在空間の間の双方向マッピングを可能にする。 cageboは、パブリックポリシーアプリケーションでよく見られる暗黙の制約を効率的に処理し、元の空間の目的を評価しながら潜在空間での最適化を可能にする。 本手法は,ジョージア州アトランタにおける大規模警察地区問題に対するケーススタディを通じて検証した。 我々のCageBOは,ベースラインに比べて性能と効率が著しく向上していることがわかった。

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