We consider the problem of chance constrained optimization where it is sought to optimize a function and satisfy constraints, both of which are affected by uncertainties. The real world declinations of this problem are particularly challenging because of their inherent computational cost. To tackle such problems, we propose a new Bayesian optimization method. It applies to the situation where the uncertainty comes from some of the inputs, so that it becomes possible to define an acquisition criterion in the joint controlled-uncontrolled input space. The main contribution of this work is an acquisition criterion that accounts for both the average improvement in objective function and the constraint reliability. The criterion is derived following the Stepwise Uncertainty Reduction logic and its maximization provides both optimal controlled and uncontrolled parameters. Analytical expressions are given to efficiently calculate the criterion. Numerical studies on test functions are presented. It is found through experimental comparisons with alternative sampling criteria that the adequation between the sampling criterion and the problem contributes to the efficiency of the overall optimization. As a side result, an expression for the variance of the improvement is given.


翻译:我们考虑了机会限制优化问题,因为希望优化功能和满足制约,两者都受到不确定因素的影响。这个问题的实际世界分解由于其内在计算成本而特别具有挑战性。为了解决这些问题,我们提出了新的巴伊西亚优化方法。我们提出新的巴伊西亚优化方法。它适用于不确定性来自某些投入的情况,从而有可能在联合控制下不受控制的投入空间中确定获取标准。这项工作的主要贡献是获取标准,既考虑到客观功能的平均改进,又考虑到制约可靠性。该标准是在 " 步进不确定减少逻辑 " 之后得出的,其最大化提供了最佳的控制性和不受控制的参数。分析表达方式是为了有效地计算标准。关于测试功能的量化研究被提出,通过实验性比较与替代抽样标准发现,取样标准和问题之间的偏差有助于总体优化的效率。另一方面,还给出了改进差异的表达方式。

0
下载
关闭预览

相关内容

【经典书】C语言傻瓜式入门(第二版),411页pdf
专知会员服务
51+阅读 · 2020年8月16日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
99+阅读 · 2020年5月22日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月13日
VIP会员
相关VIP内容
【经典书】C语言傻瓜式入门(第二版),411页pdf
专知会员服务
51+阅读 · 2020年8月16日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
99+阅读 · 2020年5月22日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员