論文の概要: PMBO: Enhancing Black-Box Optimization through Multivariate Polynomial Surrogates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07485v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 10:21:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 22:01:02.407226
• Title: PMBO: Enhancing Black-Box Optimization through Multivariate Polynomial Surrogates
• Title（参考訳）: PMBO:多変量ポリノミアルサロゲートによるブラックボックス最適化の強化
• Authors: Janina Schreiber, Pau Batlle, Damar Wicaksono, Michael Hecht
• Abstract要約: 我々は、PMBO(Polynomial-based Optimization)と呼ばれるサロゲートベースのブラックボックス最適化手法を導入する。 PMBOの性能を解析的テスト関数の集合に対するいくつかの最適化手法と比較する。 興味深いことに、PMBOは最先端の進化アルゴリズムと互換性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce a surrogate-based black-box optimization method, termed Polynomial-model-based optimization (PMBO). The algorithm alternates polynomial approximation with Bayesian optimization steps, using Gaussian processes to model the error between the objective and its polynomial fit. We describe the algorithmic design of PMBO and compare the results of the performance of PMBO with several optimization methods for a set of analytic test functions. The results show that PMBO outperforms the classic Bayesian optimization and is robust with respect to the choice of its correlation function family and its hyper-parameter setting, which, on the contrary, need to be carefully tuned in classic Bayesian optimization. Remarkably, PMBO performs comparably with state-of-the-art evolutionary algorithms such as the Covariance Matrix Adaptation -- Evolution Strategy (CMA-ES). This finding suggests that PMBO emerges as the pivotal choice among surrogate-based optimization methods when addressing low-dimensional optimization problems. Hereby, the simple nature of polynomials opens the opportunity for interpretation and analysis of the inferred surrogate model, providing a macroscopic perspective on the landscape of the objective function.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,PMBO (Polynomial-model-based optimization) と呼ばれるサロゲートベースのブラックボックス最適化手法を提案する。 このアルゴリズムは、目的と多項式適合の間の誤差をモデル化するためにガウス過程を用いて、多項式近似をベイズ最適化ステップと交換する。 本稿では,PMBOのアルゴリズム設計について述べるとともに,PMBOの性能を解析的テスト関数の集合に対する最適化手法と比較する。 その結果、PMBOは古典的ベイズ最適化よりも優れており、相関関数群とそのハイパーパラメータ設定の選択に対して頑健であり、逆に古典的ベイズ最適化において慎重に調整する必要があることが示された。 PMBOは、Covariance Matrix Adaptation -- Evolution Strategy (CMA-ES)のような最先端の進化的アルゴリズムと互換性がある。 この結果から,PMBOは低次元最適化問題に対処する際,サロゲートに基づく最適化手法の重要選択として現れることが示唆された。 ここで、多項式の簡素な性質は推論されたサーロゲートモデルの解釈と解析の機会を開き、対象関数のランドスケープに関する大局的な視点を提供する。

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