論文の概要: Constrained Multi-objective Bayesian Optimization through Optimistic Constraints Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03641v2
• Date: Mon, 21 Apr 2025 07:04:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 15:07:01.843529
• Title: Constrained Multi-objective Bayesian Optimization through Optimistic Constraints Estimation
• Title（参考訳）: 最適制約推定による制約付き多目的ベイズ最適化
• Authors: Diantong Li, Fengxue Zhang, Chong Liu, Yuxin Chen,
• Abstract要約: 本論文では,複数の未知領域上で定義されたレベルセットのアクティブな学習と,実現可能な領域内での多目的最適化のバランスをとる,制約付き多目的ベイズ最適化アルゴリズムCOMBOOを提案する。 理論的解析と経験的証拠の両方を提供し、様々な合成ベンチマークや実世界の応用に対するアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.77641869521259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-objective Bayesian optimization has been widely adopted in scientific experiment design, including drug discovery and hyperparameter optimization. In practice, regulatory or safety concerns often impose additional thresholds on certain attributes of the experimental outcomes. Previous work has primarily focused on constrained single-objective optimization tasks or active search under constraints. The existing constrained multi-objective algorithms address the issue with heuristics and approximations, posing challenges to the analysis of the sample efficiency. We propose a novel constrained multi-objective Bayesian optimization algorithm COMBOO that balances active learning of the level-set defined on multiple unknowns with multi-objective optimization within the feasible region. We provide both theoretical analysis and empirical evidence, demonstrating the efficacy of our approach on various synthetic benchmarks and real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 多目的ベイズ最適化は、薬物発見やハイパーパラメータ最適化を含む科学実験設計において広く採用されている。 実際には、規制や安全に関する懸念は、しばしば実験結果の特定の属性に追加の閾値を課す。 これまでは主に制約付き単目的最適化タスクや制約下でのアクティブ検索に重点を置いてきた。 既存の制約付き多目的アルゴリズムはヒューリスティックスと近似の問題に対処し、サンプル効率の分析に挑戦する。 本論文では,複数の未知領域上で定義されたレベルセットのアクティブな学習と,実現可能な領域内での多目的最適化のバランスをとる,制約付き多目的ベイズ最適化アルゴリズムCOMBOOを提案する。 理論的解析と経験的証拠の両方を提供し、様々な合成ベンチマークや実世界の応用に対するアプローチの有効性を実証する。

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