論文の概要: BoTier: Multi-Objective Bayesian Optimization with Tiered Composite Objectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15554v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 15:05:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:58:15.045536
• Title: BoTier: Multi-Objective Bayesian Optimization with Tiered Composite Objectives
• Title（参考訳）: BoTier: 階層型複合オブジェクトによる多目的ベイズ最適化
• Authors: Mohammad Haddadnia, Leonie Grashoff, Felix Strieth-Kalthoff,
• Abstract要約: 実験結果と入力パラメータの両方に対して、好みの階層を柔軟に表現できる複合目的であるBoTierを紹介する。 重要なのは、BoTierは自動微分可能な方法で実装されており、BoTorchライブラリとのシームレスな統合を可能にすることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Scientific optimization problems are usually concerned with balancing multiple competing objectives, which come as preferences over both the outcomes of an experiment (e.g. maximize the reaction yield) and the corresponding input parameters (e.g. minimize the use of an expensive reagent). Typically, practical and economic considerations define a hierarchy over these objectives, which must be reflected in algorithms for sample-efficient experiment planning. Herein, we introduce BoTier, a composite objective that can flexibly represent a hierarchy of preferences over both experiment outcomes and input parameters. We provide systematic benchmarks on synthetic and real-life surfaces, demonstrating the robust applicability of BoTier across a number of use cases. Importantly, BoTier is implemented in an auto-differentiable fashion, enabling seamless integration with the BoTorch library, thereby facilitating adoption by the scientific community.
• Abstract（参考訳）: 科学的最適化問題は、実験の結果(例えば反応収率を最大化する)と対応する入力パラメータ(例えば高価な試薬の使用を最小限に抑える)のどちらよりも優先される、複数の競合する目的のバランスに関係している。 通常、実践的および経済的な考察は、これらの目的の階層を定義し、サンプル効率な実験計画のためのアルゴリズムに反映されなければならない。 本稿では、実験結果と入力パラメータの両方に対して、好みの階層を柔軟に表現できる複合目的であるBoTierを紹介する。 合成および実物表面のシステマティックなベンチマークを行い、BoTierの堅牢な適用性を多くのユースケースで実証する。 重要なことに、BoTierは自動微分可能な方法で実装されており、BoTorchライブラリとのシームレスな統合を可能にし、科学コミュニティによる採用を促進する。

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