論文の概要: DisCo-DSO: Coupling Discrete and Continuous Optimization for Efficient Generative Design in Hybrid Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11051v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 04:51:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:59.973342
• Title: DisCo-DSO: Coupling Discrete and Continuous Optimization for Efficient Generative Design in Hybrid Spaces
• Title（参考訳）: DisCo-DSO:ハイブリッド空間における効率的な生成設計のための離散と連続最適化の結合
• Authors: Jacob F. Pettit, Chak Shing Lee, Jiachen Yang, Alex Ho, Daniel Faissol, Brenden Petersen, Mikel Landajuela,
• Abstract要約: DisCo-DSOは、生成モデルを用いて離散的かつ連続的な設計変数に関する共同分布を学習する新しいアプローチである。 特に,決定木を用いた強化学習の最先端手法に対するDisCo-DSOの優位性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.729697787995892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We consider the challenge of black-box optimization within hybrid discrete-continuous and variable-length spaces, a problem that arises in various applications, such as decision tree learning and symbolic regression. We propose DisCo-DSO (Discrete-Continuous Deep Symbolic Optimization), a novel approach that uses a generative model to learn a joint distribution over discrete and continuous design variables to sample new hybrid designs. In contrast to standard decoupled approaches, in which the discrete and continuous variables are optimized separately, our joint optimization approach uses fewer objective function evaluations, is robust against non-differentiable objectives, and learns from prior samples to guide the search, leading to significant improvement in performance and sample efficiency. Our experiments on a diverse set of optimization tasks demonstrate that the advantages of DisCo-DSO become increasingly evident as the complexity of the problem increases. In particular, we illustrate DisCo-DSO's superiority over the state-of-the-art methods for interpretable reinforcement learning with decision trees.
• Abstract（参考訳）: 決定木学習や記号回帰といった様々な応用で発生する問題として,ハイブリッド離散連続空間と可変長空間におけるブラックボックス最適化の課題を考察する。 本研究では,離散的かつ連続的な設計変数の結合分布を学習し,新しいハイブリッド設計をサンプリングする手法であるDisCo-DSO(Discrete-Continuous Deep Symbolic Optimization)を提案する。 離散変数と連続変数を別々に最適化する標準的な分離手法とは対照的に、我々の共同最適化手法は目的関数の評価を少なくし、非微分対象に対して堅牢であり、事前サンプルから学習して探索をガイドし、性能とサンプル効率を大幅に向上させる。 最適化タスクの多種多様な集合に関する実験により,問題の複雑さが増大するにつれて,DisCo-DSOの利点がますます明らかになることを示した。 特に,決定木を用いた強化学習の最先端手法に対するDisCo-DSOの優位性について述べる。

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