論文の概要: Constrained Bayesian Optimization Under Partial Observations: Balanced Improvements and Provable Convergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03212v2
• Date: Sat, 23 Dec 2023 01:35:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 21:08:00.436353
• Title: Constrained Bayesian Optimization Under Partial Observations: Balanced Improvements and Provable Convergence
• Title（参考訳）: 部分観測による制約付きベイズ最適化:バランス改善と予測収束
• Authors: Shengbo Wang and Ke Li
• Abstract要約: 我々は、制約付きベイズ最適化の枠組みの下で、高価なPOCOPの効率的かつ証明可能な手法を設計する。 本稿では,最適化時の平衡探索を取り入れた取得関数の設計を改良した。 部分的に観測可能な制約に対する代理モデルとして異なる確率を埋め込んだガウス過程を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.461785985849886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The partially observable constrained optimization problems (POCOPs) impede data-driven optimization techniques since an infeasible solution of POCOPs can provide little information about the objective as well as the constraints. We endeavor to design an efficient and provable method for expensive POCOPs under the framework of constrained Bayesian optimization. Our method consists of two key components. Firstly, we present an improved design of the acquisition functions that introduces balanced exploration during optimization. We rigorously study the convergence properties of this design to demonstrate its effectiveness. Secondly, we propose a Gaussian process embedding different likelihoods as the surrogate model for a partially observable constraint. This model leads to a more accurate representation of the feasible regions compared to traditional classification-based models. Our proposed method is empirically studied on both synthetic and real-world problems. The results demonstrate the competitiveness of our method for solving POCOPs.
• Abstract（参考訳）: 部分的に観測可能な制約付き最適化問題(POCOP)は、POCOPの実用不可能なソリューションが目的と制約に関する情報をほとんど提供できないため、データ駆動最適化技術を妨げる。 我々は、制約付きベイズ最適化の枠組みの下で、高価なPOCOPの効率的かつ証明可能な手法を設計する。 本手法は2つの主成分からなる。 まず,最適化時のバランスの取れた探索を取り入れた取得関数の設計を改良した。 本設計の収束特性を厳密に研究し,その有効性を実証する。 次に,部分可観測制約に対するサロゲートモデルとして,異なる可能性を埋め込むガウス過程を提案する。 このモデルは、従来の分類に基づくモデルと比較して、実現可能な領域のより正確な表現につながる。 提案手法は合成問題と実世界問題の両方について実験的に研究されている。 以上の結果から,POCOPの解法における競合性を実証した。

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