論文の概要: Controllable Expensive Multi-objective Learning with Warm-starting Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15297v2
• Date: Fri, 9 Feb 2024 13:58:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 20:08:47.290945
• Title: Controllable Expensive Multi-objective Learning with Warm-starting Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: ウォームスタートベイズ最適化による制御可能な高価な多目的学習
• Authors: Quang-Huy Nguyen, Long P. Hoang, Hoang V. Viet, Dung D. Le
• Abstract要約: 本稿では,Co-PSLと呼ばれる新しい制御可能な手法を用いて,既存のPSL法の不安定性と非効率性に対処することを提案する。 前者はPSLプロセスの安定化と高価な機能評価の削減を支援するためであり、後者は競合する目的間のリアルタイムトレードオフ制御を支援するためである。 合成および実世界のMOO問題における性能は、高価な多目的最適化タスクにおけるCo-PSLの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.833815605196964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Pareto Set Learning (PSL) is a promising approach for approximating the entire Pareto front in multi-objective optimization (MOO) problems. However, existing derivative-free PSL methods are often unstable and inefficient, especially for expensive black-box MOO problems where objective function evaluations are costly. In this work, we propose to address the instability and inefficiency of existing PSL methods with a novel controllable PSL method, called Co-PSL. Particularly, Co-PSL consists of two stages: (1) warm-starting Bayesian optimization to obtain quality Gaussian Processes priors and (2) controllable Pareto set learning to accurately acquire a parametric mapping from preferences to the corresponding Pareto solutions. The former is to help stabilize the PSL process and reduce the number of expensive function evaluations. The latter is to support real-time trade-off control between conflicting objectives. Performances across synthesis and real-world MOO problems showcase the effectiveness of our Co-PSL for expensive multi-objective optimization tasks.
• Abstract（参考訳）: Pareto Set Learning (PSL)は、多目的最適化(MOO)問題において、Paretoフロント全体を近似するための有望なアプローチである。 しかしながら、既存の微分自由PSL法はしばしば不安定で非効率であり、特に、目的関数評価がコストがかかる高価なブラックボックスMOO問題に対して有効である。 本研究では,Co-PSLと呼ばれる新しい制御可能なPSL法を用いて,既存のPSL法の不安定性と非効率性に対処することを提案する。 特に、Co-PSLは、(1)ガウス過程の先行値を得るためのベイズ最適化をウォームスタートさせ、(2)制御可能なパレート集合学習により、好みから対応するパレート解へのパラメトリックマッピングを正確に取得する。 前者はPSLプロセスの安定化と高価な機能評価の削減を支援することである。 後者は、競合する目標間のリアルタイムのトレードオフ制御をサポートする。 合成および実世界のMOO問題における性能は、高価な多目的最適化タスクにおけるCo-PSLの有効性を示す。

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