論文の概要: Constrained Bayesian Optimization under Bivariate Gaussian Process with Application to Cure Process Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00174v1
• Date: Fri, 30 May 2025 19:24:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.479627
• Title: Constrained Bayesian Optimization under Bivariate Gaussian Process with Application to Cure Process Optimization
• Title（参考訳）: Bivariate Gaussian プロセスにおける制約ベイズ最適化とキュアプロセス最適化への応用
• Authors: Yezhuo Li, Qiong Zhang, Madhura Limaye, Gang Li,
• Abstract要約: 我々は、目的関数と制約関数の間の独立ガウス過程の仮定に基づく制約付きベイズ最適化を開発する。 本稿では,製造工程の最適化に応用した提案手法の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.891161644312666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian Optimization, leveraging Gaussian process models, has proven to be a powerful tool for minimizing expensive-to-evaluate objective functions by efficiently exploring the search space. Extensions such as constrained Bayesian Optimization have further enhanced Bayesian Optimization's utility in practical scenarios by focusing the search within feasible regions defined by a black-box constraint function. However, constrained Bayesian Optimization in is developed based on the independence Gaussian processes assumption between objective and constraint functions, which may not hold in real-world applications. To address this issue, we use the bivariate Gaussian process model to characterize the dependence between the objective and constraint functions and developed the constrained expected improvement acquisition function under this model assumption. We show case the performance of the proposed approach with an application to cure process optimization in Manufacturing.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程モデルを利用するベイズ最適化は、探索空間を効率的に探索することで、高コストで評価可能な目的関数を最小化するための強力なツールであることが証明されている。 制約付きベイズ最適化のような拡張は、ブラックボックス制約関数によって定義された実現可能な領域内での探索を集中させることにより、実用シナリオにおけるベイズ最適化の実用性をさらに強化した。 しかし、制約ベイズ最適化は、現実の応用では成り立たないような目的関数と制約関数の間の独立ガウス過程の仮定に基づいて開発されている。 この問題に対処するために、両変数ガウス過程モデルを用いて、目的関数と制約関数の依存性を特徴づけ、このモデル仮定に基づいて制約付き予測改善獲得関数を開発した。 本稿では,製造工程の最適化に応用した提案手法の性能を示す。

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