論文の概要: Collaborative Bayesian Optimization via Wasserstein Barycenters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10770v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 00:15:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:06:10.855654
• Title: Collaborative Bayesian Optimization via Wasserstein Barycenters
• Title（参考訳）: Wasserstein Barycentersによる協調ベイズ最適化
• Authors: Donglin Zhan, Haoting Zhang, Rhonda Righter, Zeyu Zheng, James Anderson,
• Abstract要約: 我々は,ブラックボックス最適化とデータプライバシ問題に対処する協調ベイズ最適化(BO)フレームワークを導入する。 このフレームワークでは、エージェントはオラクルしかアクセスできない機能を最適化するために協力して働く。 我々は,提案アルゴリズムが数値的に一貫したものであり,モンテカルロ法による実装が正確であることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.41081495236219
• License:
• Abstract: Motivated by the growing need for black-box optimization and data privacy, we introduce a collaborative Bayesian optimization (BO) framework that addresses both of these challenges. In this framework agents work collaboratively to optimize a function they only have oracle access to. In order to mitigate against communication and privacy constraints, agents are not allowed to share their data but can share their Gaussian process (GP) surrogate models. To enable collaboration under these constraints, we construct a central model to approximate the objective function by leveraging the concept of Wasserstein barycenters of GPs. This central model integrates the shared models without accessing the underlying data. A key aspect of our approach is a collaborative acquisition function that balances exploration and exploitation, allowing for the optimization of decision variables collaboratively in each iteration. We prove that our proposed algorithm is asymptotically consistent and that its implementation via Monte Carlo methods is numerically accurate. Through numerical experiments, we demonstrate that our approach outperforms other baseline collaborative frameworks and is competitive with centralized approaches that do not consider data privacy.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス最適化とデータプライバシの必要性が高まっているため、これらの課題に対処する協調ベイズ最適化(BO)フレームワークを導入しました。 このフレームワークでは、エージェントはオラクルしかアクセスできない機能を最適化するために協力して働く。 通信とプライバシーの制約を緩和するために、エージェントはデータを共有することはできないが、ガウスプロセス(GP)サロゲートモデルを共有することができる。 これらの制約の下での協調を可能にするため、GPのワッサーシュタイン・バリセンタの概念を利用して目的関数を近似する中心モデルを構築した。 この中心的なモデルは、基礎となるデータにアクセスせずに共有モデルを統合する。 このアプローチの重要な側面は、探索とエクスプロイトのバランスを保ち、各イテレーションで共同で決定変数の最適化を可能にする、協調的な獲得機能です。 我々は,提案アルゴリズムが漸近的に一貫したものであり,モンテカルロ法による実装が数値的に正確であることを証明した。 数値実験により,本手法が他のベースライン協調フレームワークより優れており,データプライバシを考慮しない集中型アプローチと競合することを示した。

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