論文の概要: Optimal Transport-based Permutation-Invariant Bayesian Optimization of Offshore Wind Farm Layouts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00009v1
- Date: Fri, 27 Mar 2026 15:31:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-15 07:09:36.565304
- Title: Optimal Transport-based Permutation-Invariant Bayesian Optimization of Offshore Wind Farm Layouts
- Title(参考訳): オフショアウィンドファームレイアウトの最適輸送に基づく変分ベイズ最適化
- Abstract要約: バニラBOアルゴリズムは,対象問題の特徴付け可能な対称性を活用できないことを示す。
本手法は,バニラBO法と比較して風力発電のレイアウトが良好であることが証明された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1954362811195203
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bayesian Optimization (BO) is widely and successfully adopted for solving optimization problems having an expensive-to-evaluate, black-box, and non-convex objective function. However, the vanilla BO algorithm is not able to exploit possible symmetries characterizing the target problem. An intuitive case is given by optimal location problems, whose decision variables refer to a finite set of points within a continuous space, with the order of points not affecting the value of the objective function. We refer to this setting as optimization over layouts to distinguish from optimization over point-clouds where, instead, the order of points counts. As an instance of optimization over layouts we consider a real-life industrial-relevant application, that is the optimization of the layout of an offshore wind farm: given identical wind turbines, switching any pair of them has not any effect on the annual energy production. Based on Optimal Transport theory, we propose a Permutation-Invariant BO approach, namely PIBO, proved to provide better wind farm layouts when compared to the vanilla BO approach while cutting computation time roughly in half.
- Abstract(参考訳): ベイズ最適化(BO)は、コスト対評価、ブラックボックス、非凸目的関数を持つ最適化問題の解法として広く成功している。
しかしながら、バニラBOアルゴリズムは、ターゲット問題の特徴を特徴づける可能な対称性を活用できない。
直感的なケースは最適位置問題によって与えられるが、決定変数は連続空間内の点の有限集合を指し、点の順序は目的関数の値に影響を与えない。
この設定をレイアウトの最適化と呼び、ポイントクラウドの最適化と区別し、ポイントの順序をカウントする。
レイアウトを最適化する例として、実際の産業関連アプリケーション、すなわちオフショア風力発電所のレイアウトを最適化することを考える:同じ風力タービンを与えられた場合、その2つを切り替えても年次エネルギー生産には何の影響も与えない。
最適輸送理論に基づいて,大まかに計算時間を半分に削減しつつ,バニラBO法と比較して風力発電のレイアウトが向上することが実証された。
関連論文リスト
- Local Entropy Search over Descent Sequences for Bayesian Optimization [48.7994415668802]
実用的な方法は、勾配降下のような局所最適化手法を用いて初期設計の近傍を反復的に洗練することである。
降下列で到達可能な解を明示的に対象とするベイズ最適化パラダイムである局所エントロピー探索(LES)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-24T15:52:17Z) - Optimizing Posterior Samples for Bayesian Optimization via Rootfinding [2.94944680995069]
我々は,グローバルなルートフィンディングに基づく後方サンプルの効率的な大域的最適化手法を提案する。
注目すべきは、各集合から 1 点しか持たなくても、大域的最適度は大抵の場合発見されることである。
提案手法は,エントロピー探索の変種など,他の後部サンプルベース獲得関数の性能も向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T17:57:16Z) - Sample-efficient Bayesian Optimisation Using Known Invariances [56.34916328814857]
バニラと制約付きBOアルゴリズムは、不変目的を最適化する際の非効率性を示す。
我々はこれらの不変カーネルの最大情報ゲインを導出する。
核融合炉用電流駆動システムの設計に本手法を用い, 高性能溶液の探索を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-22T12:51:46Z) - Towards Automated Design of Bayesian Optimization via Exploratory
Landscape Analysis [11.143778114800272]
AFの動的選択はBO設計に有用であることを示す。
我々は,オートML支援のオンザフライBO設計への道を開き,その動作をランニング・バイ・ランで調整する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-17T17:15:04Z) - Movement Penalized Bayesian Optimization with Application to Wind Energy
Systems [84.7485307269572]
文脈ベイズ最適化(CBO)は、与えられた側情報を逐次決定する強力なフレームワークである。
この設定では、学習者は各ラウンドでコンテキスト(天気条件など)を受け取り、アクション(タービンパラメータなど)を選択する必要がある。
標準的なアルゴリズムは、すべてのラウンドで意思決定を切り替えるコストを前提としませんが、多くの実用的なアプリケーションでは、このような変更に関連するコストが最小化されるべきです。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T20:19:32Z) - Generalizing Bayesian Optimization with Decision-theoretic Entropies [102.82152945324381]
統計的決定論の研究からシャノンエントロピーの一般化を考える。
まず,このエントロピーの特殊なケースがBO手順でよく用いられる獲得関数に繋がることを示す。
次に、損失に対する選択肢の選択が、どのようにして柔軟な獲得関数の族をもたらすかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T04:43:58Z) - Optimistic Optimization of Gaussian Process Samples [30.226274682578172]
競合する、計算的により効率的でグローバルな最適化フレームワークは楽観的な最適化であり、これは探索空間の幾何学に関する事前知識を相似関数として利用している。
幾何的探索と確率的探索の間には新たな研究領域があり、ベイズ最適化の重要な機能を保ちながら、従来のベイズ最適化よりも大幅に高速に実行される方法がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-02T09:06:24Z) - Online Calibrated and Conformal Prediction Improves Bayesian Optimization [10.470326550507117]
本稿では,モデルに基づく意思決定やベイズ最適化における不確実性について検討する。
しかし、キャリブレーションの維持は、データが定常的ではなく、我々の行動に依存する場合、困難である。
我々は、オンライン学習に基づく簡単なアルゴリズムを用いて、非i.d.データのキャリブレーションを確実に維持することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-08T23:26:23Z) - An Efficient Batch Constrained Bayesian Optimization Approach for Analog
Circuit Synthesis via Multi-objective Acquisition Ensemble [11.64233949999656]
MACE(Multi-objective Acquisition Function Ensemble)を用いた並列化可能なベイズ最適化アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,バッチサイズが15のときの非制約最適化問題に対する微分進化(DE)と比較して,シミュレーション全体の時間を最大74倍削減することができる。
制約付き最適化問題に対して,提案アルゴリズムは,バッチサイズが15の場合に,重み付き改善に基づくベイズ最適化(WEIBO)アプローチと比較して最大15倍の高速化を実現することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-28T13:21:28Z) - BOSH: Bayesian Optimization by Sampling Hierarchically [10.10241176664951]
本稿では,階層的なガウス過程と情報理論の枠組みを組み合わせたBOルーチンを提案する。
BOSHは, ベンチマーク, シミュレーション最適化, 強化学習, ハイパーパラメータチューニングタスクにおいて, 標準BOよりも効率的で高精度な最適化を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T07:35:49Z) - Generalized and Scalable Optimal Sparse Decision Trees [56.35541305670828]
様々な目的に対して最適な決定木を生成する手法を提案する。
また,連続変数が存在する場合に最適な結果が得られるスケーラブルなアルゴリズムも導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T19:00:11Z) - Incorporating Expert Prior in Bayesian Optimisation via Space Warping [54.412024556499254]
大きな探索空間では、アルゴリズムは関数の最適値に達する前に、いくつかの低関数値領域を通過する。
このコールドスタートフェーズの1つのアプローチは、最適化を加速できる事前知識を使用することである。
本稿では,関数の事前分布を通じて,関数の最適性に関する事前知識を示す。
先行分布は、探索空間を最適関数の高確率領域の周りに拡張し、最適関数の低確率領域の周りに縮小するようにワープする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-27T06:18:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。