論文の概要: Bandits attack function optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03496v1
• Date: Tue, 05 May 2026 08:33:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.843565
• Title: Bandits attack function optimization
• Title（参考訳）: 帯域攻撃関数最適化
• Authors: Philippe Preux, Rémi Munos, Michal Valko,
• Abstract要約: 本稿では,この最適化問題に対処するマルチアームバンディット問題の連続バージョンに着想を得たアルゴリズムについて考察する。 ドメイン分割による決定論的アルゴリズムである同時最適化(SOO)を導入する。 本稿では,CEC'2014 コンペティションにおける SOO の実証評価を行い,機械学習による最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.108594392153744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider function optimization as a sequential decision making problem under budget constraint. This constraint limits the number of objective function evaluations allowed during the optimization. We consider an algorithm inspired by a continuous version of a multi-armed bandit problem which attacks this optimization problem by solving the tradeoff between exploration (initial quasi-uniform search of the domain) and exploitation (local optimization around the potentially global maxima). We introduce the so-called Simultaneous Optimistic Optimization (SOO), a deterministic algorithm that works by domain partitioning. The benefit of such approach are the guarantees on the returned solution and the numerical efficiency of the algorithm. We present this machine learning approach to optimization, and provide the empirical assessment of SOO on the CEC'2014 competition on single objective real-parameter numerical optimization test-suite.
• Abstract（参考訳）: 予算制約下での逐次決定問題として関数最適化を考察する。 この制約は、最適化中に許容される客観的関数評価の数を制限する。 本稿では,この最適化問題に対して,探索(初期準一様探索)と搾取(大域的最大値付近の局所最適化)のトレードオフを解くことで,マルチアームバンディット問題の連続バージョンに着想を得たアルゴリズムを考察する。 ドメイン分割による決定論的アルゴリズムである同時最適化(SOO)を導入する。 このような手法の利点は、返却された解とアルゴリズムの数値効率の保証である。 本手法は,CEC'2014コンペティションにおけるSOOの実証的評価を,単目的実パラメータ数値最適化テストスーツ上で提案する。

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