論文の概要: Neural Nonmyopic Bayesian Optimization in Dynamic Cost Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06505v1
• Date: Sat, 10 Jan 2026 09:49:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.850129
• Title: Neural Nonmyopic Bayesian Optimization in Dynamic Cost Settings
• Title（参考訳）: 動的コスト設定におけるニューラル非線形ベイズ最適化
• Authors: Sang T. Truong, Duc Q. Nguyen, Willie Neiswanger, Ryan-Rhys Griffiths, Stefano Ermon, Nick Haber, Sanmi Koyejo,
• Abstract要約: LookaHESは、動的で履歴に依存したコスト環境のために設計された非心筋BOフレームワークである。 LookaHESは、$H$-Entropy Searchのマルチステップ版と、パスワイズサンプリングとニューラルポリシー最適化を組み合わせたものだ。 私たちの革新は、構造化されたドメイン固有のアクションスペースを効果的にナビゲートするために、大きな言語モデルを含むニューラルポリシーの統合です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.44599934855067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Bayesian optimization (BO) is a common framework for optimizing black-box functions, yet most existing methods assume static query costs and rely on myopic acquisition strategies. We introduce LookaHES, a nonmyopic BO framework designed for dynamic, history-dependent cost environments, where evaluation costs vary with prior actions, such as travel distance in spatial tasks or edit distance in sequence design. LookaHES combines a multi-step variant of $H$-Entropy Search with pathwise sampling and neural policy optimization, enabling long-horizon planning beyond twenty steps without the exponential complexity of existing nonmyopic methods. The key innovation is the integration of neural policies, including large language models, to effectively navigate structured, combinatorial action spaces such as protein sequences. These policies amortize lookahead planning and can be integrated with domain-specific constraints during rollout. Empirically, LookaHES outperforms strong myopic and nonmyopic baselines across nine synthetic benchmarks from two to eight dimensions and two real-world tasks: geospatial optimization using NASA night-light imagery and protein sequence design with constrained token-level edits. In short, LookaHES provides a general, scalable, and cost-aware solution for robust long-horizon optimization in complex decision spaces, which makes it a useful tool for researchers in machine learning, statistics, and applied domains. Our implementation is available at https://github.com/sangttruong/nonmyopia.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(BO)はブラックボックス関数を最適化するための一般的なフレームワークであるが、既存のほとんどの手法は静的なクエリコストを前提としており、ミオピック獲得戦略に依存している。 空間的タスクにおける移動距離やシーケンス設計における編集距離など,事前の行動によって評価コストが変動する動的かつ履歴に依存したコスト環境のために設計された非心筋BOフレームワークであるLookaHESを紹介する。 LookaHESは、$H$-Entropy Searchのマルチステップ版とパスワイズサンプリングとニューラルポリシー最適化を組み合わせることで、既存の非ミオピック法を指数関数的に複雑にすることなく、20ステップを超える長期計画を可能にする。 重要なイノベーションは、大きな言語モデルを含むニューラルポリシーの統合であり、タンパク質配列のような構造化された複合的なアクション空間を効果的にナビゲートする。 これらのポリシーはルックアヘッドプランニングを損なうもので、ロールアウト中にドメイン固有の制約と統合することができる。 LookaHESは、NASAの夜光画像を用いた地理空間最適化とトークンレベルの制限された編集によるタンパク質配列設計という、2～8次元の9つの合成ベンチマークと2つの現実世界のタスクで、強い筋力と非筋力のベースラインを上回ります。 簡単に言うと、LookaHESは複雑な意思決定空間における堅牢な長距離最適化のための汎用的でスケーラブルでコストを意識したソリューションを提供する。 実装はhttps://github.com/sangttruong/nonmyopia.comで公開しています。

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