Fugu-MT 論文翻訳(概要): Epsilon-Greedy Thompson Sampling to Bayesian Optimization

論文の概要: Epsilon-Greedy Thompson Sampling to Bayesian Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00540v2
Date: Sat, 4 May 2024 14:04:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-07 23:26:12.933326
Title: Epsilon-Greedy Thompson Sampling to Bayesian Optimization
Title（参考訳）: ベイズ最適化のためのEpsilon-Greedy Thompsonサンプリング
Authors: Bach Do, Taiwo Adebiyi, Ruda Zhang,
Abstract要約: トンプソンサンプリング(TS)は、BOがエクスプロレーション-探索トレードオフを扱うために好まれるソリューションである。我々は、強化学習において確立された選択戦略である$varepsilon$-greedyポリシーを取り入れて、TSを改善する。適切な$varepsilon$-greedy TSを実装した$varepsilon$-greedy TSは、2つのエクストリームよりも堅牢であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.94944680995069
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Bayesian optimization (BO) has become a powerful tool for solving simulation-based engineering optimization problems thanks to its ability to integrate physical and mathematical understandings, consider uncertainty, and address the exploitation--exploration dilemma. Thompson sampling (TS) is a preferred solution for BO to handle the exploitation--exploration trade-off. While it prioritizes exploration by generating and minimizing random sample paths from probabilistic models -- a fundamental ingredient of BO -- TS weakly manages exploitation by gathering information about the true objective function after it obtains new observations. In this work, we improve the exploitation of TS by incorporating the $\varepsilon$-greedy policy, a well-established selection strategy in reinforcement learning. We first delineate two extremes of TS, namely the generic TS and the sample-average TS. The former promotes exploration, while the latter favors exploitation. We then adopt the $\varepsilon$-greedy policy to randomly switch between these two extremes. Small and large values of $\varepsilon$ govern exploitation and exploration, respectively. By minimizing two benchmark functions and solving an inverse problem of a steel cantilever beam,we empirically show that $\varepsilon$-greedy TS equipped with an appropriate $\varepsilon$ is more robust than its two extremes,matching or outperforming the better of the generic TS and the sample-average TS.
Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(BO)は、物理および数学的理解を統合し、不確実性を考慮し、搾取-探索ジレンマに対処する能力により、シミュレーションに基づくエンジニアリング最適化問題を解決する強力なツールとなっている。トンプソンサンプリング(TS)は、搾取-探索トレードオフを扱うBOにとって好ましいソリューションである。 BOの基本的な構成要素である確率モデルからランダムなサンプルパスを生成し、最小化することで、探索を優先する一方で、TSは新しい観測結果を得た後に真の目的関数に関する情報を集めることで、エクスプロイトを弱く管理する。本研究では、強化学習において確立された選択戦略である$\varepsilon$-greedyポリシーを取り入れることで、TSの活用を改善する。まず、TSの2つの極性、すなわちジェネリックTSとサンプル平均TSを列挙する。前者は探検を推進し、後者は搾取を好んでいる。次に、この2つの極端をランダムに切り替えるために、$\varepsilon$-greedyポリシーを採用します。 $\varepsilon$の小さな値と大きな値はそれぞれ、エクスプロイトと探索を統治する。 2つのベンチマーク関数を最小化し、鋼製カンチレバービームの逆問題を解くことにより、適切な$\varepsilon$-greedy TSと$\varepsilon$の2つのエクササイズよりも頑健であり、一般的なTSとサンプル平均TSの長所を達成または上回ることを示す。

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