I många globala optimeringsproblem motiverade av tekniska tillämpningar är antalet funktionsutvärderingar kraftigt begränsat av tid eller kostnad. För att säkerställa att varje utvärdering bidrar till lokaliseringen av bra kandidater för rollen som global minimering, görs vanligtvis ett sekventiellt val av utvärderingspunkter. Särskilt när Kriging används för att interpolera tidigare utvärderingar kan osäkerheten i samband med bristen på information om funktionen uttryckas och användas för att beräkna ett antal kriterier som tar hänsyn till intresset av en ytterligare utvärdering vid en viss tidpunkt. I detta dokument introduceras minimering entropi som ett nytt kriging-baserat kriterium för det sekventiella valet av punkter där funktionen ska utvärderas. Baserat på stegvis osäkerhetsminskning, står det för informationsvinsten på den minimering som förväntas av en ny utvärdering. Kriteriet är approximativt med hjälp av villkorliga simuleringar av Gaussian processmodellen bakom Kriging, och sedan infogas i en algoritm liknande i andemeningen till den effektiva Global Optimization (EGO) algoritm. En empirisk jämförelse görs mellan vårt kriterium och den förväntade förbättringen, ett av referenskriterierna i litteraturen. Experimentella resultat tyder på stora utvärderingsbesparingar jämfört med EGO. Slutligen är metoden, som vi kallar IAGO (för informationsstrategi för global optimering) utökad till robusta optimeringsproblem, där både faktorerna som ska ställas in och funktionsutvärderingarna korrumperas av buller.
REF utvecklade också en krigingbaserad metod som kallas IAGO och som använder minimal entropi som ett kriterium för att fastställa nya utvärderingspunkter.
An informational approach to the global optimization of expensive-to-evaluate functions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}