単調関数の制約付きベイズ最適化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-088

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Constrained Bayesian Optimization of Monotone Functions

著者名: 桐淵大貴（東芝）,吉田琢史（東芝）

著者名(英語): Daiki Kiribuchi (Toshiba),Takufumi Yoshida (Toshiba)

キーワード: ベイズ最適化|制約付き最適化|シミュレーション最適化|ガウス過程回帰|Bayesian optimization|constrained optimization|simulation optimization|Gaussian process regression

要約(日本語): シミュレーションにより目的関数値と制約関数値が得られる場合に，制約関数値が閾値以下で，かつ目的関数値が大きいパラメータを求める制約付き最適化問題を考える。最適化の際に，あるパラメータを増加させると目的関数や制約関数も増加するような単調性が事前に分かっている場合がある。本稿では，このような単調性の情報を用いて効率的に制約付き最適化を行う手法を提案する。具体的には，制約付きベイズ最適化の従来手法EICと単調性の情報を用いたガウス過程回帰手法を組み合わせた手法EICmonoを提案する。2次元の単調なテスト問題で評価し，提案手法は従来手法と比較してシミュレーション回数を19%削減できることを確認する。

本誌掲載ページ: 128-130 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 396 Kバイト