Abstrakt. Vi utökar konceptet med den korrelerade kunskapsgradientpolicyn för rankning och urval av en begränsad uppsättning alternativ till fallet med kontinuerliga beslutsvariabler. Vi föreslår en ungefärlig kunskapsgradient för problem med kontinuerliga beslutsvariabler i samband med en Gaussisk process regressionsmodell i en Bayesisk inställning, tillsammans med en algoritm för att maximera den ungefärliga kunskapsgradienten. I den problemklass som övervägs använder vi kunskapsgradienten för kontinuerliga parametrar för att sekventiellt välja var man ska prova en dyr bullrig funktion för att hitta den maximala snabbt. Vi visar att kunskapsgradienten för kontinuerliga beslut är en generalisering av den effektiva globala optimeringsalgoritm som föreslås i [D. R. Jones, M. Schonlau, och W. J. Welch, J. Global Optim., 13 (1998) 1. Inledning. Vårt mål är att hitta det globala maximum av en verkligt uppskattad kontinuerlig funktion som är dyr att beräkna och som endast kan utvärderas med osäkerhet. Vi behöver en algoritm som kan ge tillfredsställande resultat med så få funktionsutvärderingar som möjligt. Därför är vi villiga att ägna extra tid åt att bestämma var vi vill utvärdera funktionen nästa gång. Detta problem uppstår i tillämpningar som simuleringsoptimering, konstruktion av maskiner, medicinsk diagnostik, bioövervakning och utformning av affärsprocesser. Vi utvidgar begreppet kunskap-gradient policy för korrelerade övertygelser (KGCB) beskrivs i [10] och [11], ursprungligen utvecklat för att hitta det bästa av en ändlig uppsättning alternativ, till problem där vi försöker optimera över en flerdimensionell uppsättning av kontinuerliga variabler. KGCB-policyn maximerar marginalvärdet för en enda mätning och har gett mycket lovande resultat i diskreta ranknings- och urvalsproblem utan att kräva användning av några tonfiskbara parametrar. I [11] används KGCB-policyn i ett simuleringsoptimeringsprogram för att justera en uppsättning kontinuerliga parametrar som måste diskretiseras för att utföra sökningen. KGCB-policyn blir dock för dyr när det är nödvändigt att diskretisera över en stor flerdimensionell vektor. Vi utökar kunskapsgradienten till flerdimensionella kontinuerliga problem och visar sedan att kunskapsgradientkonceptet åtminstone är konkurrenskraftigt med, eller överträffar, specialiserade algoritmer för specifika problem. Även om konceptet för kunskapsgradienten är mycket allmänt, väljer vi att modellera funktionen som ska optimeras med Gaussian process regression med en kvadratexponentiell covariance funktion och modellera buller i observationer som additiv Gaussian buller. Kunskapsgradienten för kontinuerliga parametrar (KGCP) policy att vi
REF, och den slutliga lösning som vi väljer är inte begränsad till att vara en av de punkter vi utvärderar.
THE CORRELATED KNOWLEDGE GRADIENT FOR SIMULATION OPTIMIZATION OF CONTINUOUS PARAMETERS USING GAUSSIAN PROCESS REGRESSION *
{'venue': 'SIAM Journal on Optimization', 'journal': 'SIAM Journal on Optimization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}