論文の概要: Batch Bayesian Optimization for High-Dimensional Experimental Design: Simulation and Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03943v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 21:20:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 07:20:34.232923
• Title: Batch Bayesian Optimization for High-Dimensional Experimental Design: Simulation and Visualization
• Title（参考訳）: 高次元実験設計のためのバッチベイズ最適化:シミュレーションと可視化
• Authors: Imon Mia, Armi Tiihonen, Anna Ernst, Anusha Srivastava, Tonio Buonassisi, William Vandenberghe, Julia W. P. Hsu,
• Abstract要約: 本研究は,BOの設定と合成データの選択において重要な課題を体系的に強調し,実験設計をテストする。 ノイズの影響は問題環境に依存するため,BOの設計には領域構造や騒音レベルに関する事前知識が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2786803794937225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian Optimization (BO) is increasingly used to guide experimental optimization tasks. To elucidate BO behavior in noisy and high-dimensional settings typical for materials science applications, we perform batch BO of two six-dimensional test functions: an Ackley function representing a needle-in-a-haystack problem and a Hartmann function representing a problem with a false maximum with a value close to the global maximum. We show learning curves, performance metrics, and visualization to effectively track the evolution of optimization in high dimensions and evaluate how they are affected by noise, batch-picking method, choice of acquisition function,and its exploration hyperparameter values. We find that the effects of noise depend on the problem landscape; therefore, prior knowledge of the domain structure and noise level is needed when designing BO. The Ackley function optimization is significantly degraded by noise with a complete loss of ground truth resemblance when noise equals 10 % of the maximum objective value. For the Hartmann function, even in the absence of noise, a significant fraction of the initial samplings identify the false maximum instead of the ground truth maximum as the optimum of the function; with increasing noise, BO remains effective, albeit with increasing probability of landing on the false maximum. This study systematically highlights the critical issues when setting up BO and choosing synthetic data to test experimental design. The results and methodology will facilitate wider utilization of BO in guiding experiments, specifically in high-dimensional settings.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(BO)は、実験的な最適化タスクを導くのにますます使われている。 材料科学の応用に典型的なノイズや高次元の設定でBOの挙動を解明するために,2つの6次元テスト関数のバッチBOを実行する: ニードル・イン・ア・ヘイスタック問題を表すAckley関数と,大域的最大値に近い値の誤り最大値を示すハートマン関数である。 高次元における最適化の進化を効果的に追跡する学習曲線、性能指標、可視化を示し、ノイズ、バッチピッキング法、取得関数の選択、探索ハイパーパラメーター値の影響を評価する。 ノイズの影響は問題環境に依存するため,BOの設計には領域構造や騒音レベルに関する事前知識が必要である。 Ackley関数の最適化は、雑音が最大目標値の10%に等しい場合に、基底真理類似性が完全に失われるノイズによって著しく劣化する。 ハートマン函数の場合、ノイズがなくても、初期サンプリングのかなりの割合は、基底真理極大の代わりに偽極大を関数の最適値と同定する。 本研究は,BOの設定と合成データの選択において重要な課題を体系的に強調し,実験設計をテストする。 結果と方法論は、特に高次元環境での実験を導く上で、BOのより広範な活用を促進する。

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