論文の概要: The Traveling Bandit: A Framework for Bayesian Optimization with Movement Costs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14533v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 15:14:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:24:08.458797
• Title: The Traveling Bandit: A Framework for Bayesian Optimization with Movement Costs
• Title（参考訳）: 旅行帯域:移動コストを考慮したベイズ最適化のためのフレームワーク
• Authors: Qiyuan Chen, Raed Al Kontar,
• Abstract要約: 提案手法はBOの移動コストを理論的に保証する。 本手法は,従来のBO法に匹敵する遅延性能を維持しつつ,時間とともに平均移動コストを効果的に削減する。 このフレームワークはまた、移動コストを伴う様々な帯域設定で幅広い応用を約束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.75472885719388
• License:
• Abstract: This paper introduces a framework for Bayesian Optimization (BO) with metric movement costs, addressing a critical challenge in practical applications where input alterations incur varying costs. Our approach is a convenient plug-in that seamlessly integrates with the existing literature on batched algorithms, where designs within batches are observed following the solution of a Traveling Salesman Problem. The proposed method provides a theoretical guarantee of convergence in terms of movement costs for BO. Empirically, our method effectively reduces average movement costs over time while maintaining comparable regret performance to conventional BO methods. This framework also shows promise for broader applications in various bandit settings with movement costs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,入力変更が様々なコストを発生させる現実的な応用において重要な課題である,メートル法移動コストを伴うベイズ最適化(BO)の枠組みを提案する。 当社のアプローチは,バッチアルゴリズムにおける既存の文献をシームレスに統合する便利なプラグインである。 提案手法はBOの移動コストを理論的に保証する。 提案手法は,従来のBO法に匹敵する遅延性能を維持しつつ,時間的平均移動コストを効果的に低減する。 このフレームワークはまた、移動コストを伴う様々な帯域設定で幅広い応用を約束する。

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