Den effektiva globala optimering (EGO) algoritm använder en villkorlig Gaussian Process (GP) för att approximera en objektiv funktion känd vid ett begränsat antal observationspunkter och gradvis lägger till nya punkter som maximerar den förväntade förbättringskriteriet enligt GP. Den viktiga faktorn som styr EGO:s effektivitet är GP-kovariansfunktionen (eller kärnan) som ska väljas enligt den objektiva funktionen. Traditionellt betraktas en parameteriserad familj av kovariansfunktioner vars parametrar inlärs genom statistiska förfaranden såsom maximal sannolikhet eller korsvalidering. Det kan dock ifrågasättas om statistiska förfaranden för att lära kovariansfunktioner är de mest effektiva för optimering eftersom de riktar sig mot en global överenskommelse mellan GP och observationer som inte är det slutliga målet för optimering. Dessutom är de statistiska inlärningsförfarandena mycket dyra. Huvudalternativet till statistisk inlärning av GP är självanpassning, där algoritmen tonar kärnparametrarna baserat på deras bidrag till objektiv funktionsförbättring. Efter att ha ifrågasatt möjligheten av självanpassning för kriging baserade optimizers, föreslår detta dokument ett nytt tillvägagångssätt för att justera längdskalan för GP i EGO: Vid varje iteration, skapas en liten ensemble av kriging modeller strukturerade av deras längdskala. Alla modeller bidrar till ett iterat på ett EGO-liknande sätt. Sedan är uppsättningen modeller förtätad runt modellen vars längdskala gav den bästa iterat och ytterligare punkter produceras. Numeriska experiment tillhandahålls som motiverar användningen av många längdskala. Den testade implementeringen presterar inte bättre än den klassiska EGO-algoritmen i ett sekventiellt sammanhang, utan visar potentialen i metoden för parallella implementeringar.
REF introducerar idén om lokal långsiktig anpassning baserad på maximering av förvärvsfunktionens (EI) värde, vilket inte är effektivt som de säger (och skiljer sig från den nedkylning vi föreslår).
Small ensembles of kriging models for optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}