論文の概要: Multi-Objective Causal Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14755v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 17:26:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:29:32.308123
• Title: Multi-Objective Causal Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: 多目的因果ベイズ最適化
• Authors: Shriya Bhatija, Paul-David Zuercher, Jakob Thumm, Thomas Bohné,
• Abstract要約: マルチターゲット因果グラフ内の最適介入を特定するために,MO-CBO(Multi-Objective Causal Bayesian Optimization)を提案する。 我々はMO-CBOを複数の従来の多目的最適化タスクに分解可能であることを示す。 提案手法は,合成と実世界の因果グラフの両方で検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5311562666866494
• License:
• Abstract: In decision-making problems, the outcome of an intervention often depends on the causal relationships between system components and is highly costly to evaluate. In such settings, causal Bayesian optimization (CBO) can exploit the causal relationships between the system variables and sequentially perform interventions to approach the optimum with minimal data. Extending CBO to the multi-outcome setting, we propose Multi-Objective Causal Bayesian Optimization (MO-CBO), a paradigm for identifying Pareto-optimal interventions within a known multi-target causal graph. We first derive a graphical characterization for potentially optimal sets of variables to intervene upon. Showing that any MO-CBO problem can be decomposed into several traditional multi-objective optimization tasks, we then introduce an algorithm that sequentially balances exploration across these tasks using relative hypervolume improvement. The proposed method will be validated on both synthetic and real-world causal graphs, demonstrating its superiority over traditional (non-causal) multi-objective Bayesian optimization in settings where causal information is available.
• Abstract（参考訳）: 意思決定問題では、介入の結果はシステムコンポーネント間の因果関係に依存することが多く、評価に非常にコストがかかる。 このような設定では、因果ベイズ最適化(CBO)は、システム変数間の因果関係を利用して、最小限のデータで最適に近づくために順次介入を行うことができる。 CBOを多目的因果グラフに拡張し,多目的因果最適化(MO-CBO)を提案する。 まず、介入すべき変数の潜在的に最適な集合に対するグラフィカルな特徴付けを導出する。 そこで我々は,MO-CBO問題を複数の従来の多目的最適化タスクに分解できることを示す。 提案手法は, 因果グラフと実世界の因果グラフの両方で検証し, 因果情報が利用可能な設定において, 従来の(非因果的)多目的ベイズ最適化よりも優れていることを示す。

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