論文の概要: Transition Constrained Bayesian Optimization via Markov Decision Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08406v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 12:11:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 15:29:29.670471
• Title: Transition Constrained Bayesian Optimization via Markov Decision Processes
• Title（参考訳）: マルコフ決定過程による遷移制約ベイズ最適化
• Authors: Jose Pablo Folch, Calvin Tsay, Robert M Lee, Behrang Shafei, Weronika Ormaniec, Andreas Krause, Mark van der Wilk, Ruth Misener, Mojm\'ir Mutn\'y
• Abstract要約: 我々はマルコフ決定プロセスのフレームワークを通じてベイズ最適化を拡張する。 結果として得られる政策は歴史に依存し、マルコフ的でない可能性がある。 本稿では, 化学反応器最適化, 情報経路計画, 機械校正, その他の合成例の応用例を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.5778985468712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian optimization is a methodology to optimize black-box functions. Traditionally, it focuses on the setting where you can arbitrarily query the search space. However, many real-life problems do not offer this flexibility; in particular, the search space of the next query may depend on previous ones. Example challenges arise in the physical sciences in the form of local movement constraints, required monotonicity in certain variables, and transitions influencing the accuracy of measurements. Altogether, such transition constraints necessitate a form of planning. This work extends Bayesian optimization via the framework of Markov Decision Processes, iteratively solving a tractable linearization of our objective using reinforcement learning to obtain a policy that plans ahead over long horizons. The resulting policy is potentially history-dependent and non-Markovian. We showcase applications in chemical reactor optimization, informative path planning, machine calibration, and other synthetic examples.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化はブラックボックス関数を最適化する手法である。 従来は、検索スペースを任意にクエリできる設定に重点を置いていた。 しかし、現実の多くの問題は、この柔軟性を提供していない。特に、次のクエリの検索空間は、以前のものに依存しているかもしれない。 物理科学において、局所的な運動の制約、特定の変数の単調性、測定の正確性に影響を与える遷移という形で生じる。 全体として、このような移行制約は計画の形式を必要とします。 本研究は,マルコフ決定過程の枠組みを通じてベイズ最適化を拡張し,強化学習を用いて目標の扱いやすい線形化を反復的に解き,長大地平線を先取りする方針を得る。 結果として得られる政策は歴史に依存し、マルコフ的でない可能性がある。 本稿では,ケミカルリアクター最適化,情報経路計画,機械校正,その他の合成例の応用例を紹介する。

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