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Gaussian process optimization with failures: classification and convergence proof

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT); Université Toulouse Capitole (UT Capitole); Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J); Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3); Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3); Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse); École Centrale de Lyon (ECL); Université de Lyon; Méthodes d'Analyse Stochastique des Codes et Traitements Numériques (GdR MASCOT-NUM); Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions - CNRS Mathématiques (INSMI-CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Probabilités, statistique, physique mathématique (PSPM); Institut Camille Jordan (ICJ); Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Centrale de Lyon (ECL); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); PROWLER.io, 72 Hills Road, Cambridge
    • بيانات النشر:
      CCSD
      Springer Verlag
    • الموضوع:
      2020
    • Collection:
      Université de Lyon: HAL
    • نبذة مختصرة :
      International audience ; We consider the optimization of a computer model where each simulation either fails or returns a valid output performance. We first propose a new joint Gaussian process model for classification of the inputs (computation failure or success) and for regression of the performance function. We provide results that allow for a computationally efficient maximum likelihood estimation of the covariance parameters, with a stochastic approximation of the likelihood gradient. We then extend the classical improvement criterion to our setting of joint classification and regression. We provide an efficient computation procedure for the extended criterion and its gradient. We prove the almost sure convergence of the global optimization algorithm following from this extended criterion. We also study the practical performances of this algorithm, both on simulated data and on a real computer model in the context of automotive fan design.
    • الرقم المعرف:
      10.1007/s10898-020-00920-0
    • الدخول الالكتروني :
      https://hal.science/hal-02100819
      https://hal.science/hal-02100819v2/document
      https://hal.science/hal-02100819v2/file/optimwithfailurerevised_hal.pdf
      https://doi.org/10.1007/s10898-020-00920-0
    • Rights:
      https://about.hal.science/hal-authorisation-v1/ ; info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.DC7CAE2D