unknown constraints | BriefGPT

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线性约束在线凸优化的乐观安全性
在线凸优化（OCO）的未知约束设置是近年来备受关注的问题。本研究考虑了一种具有静态线性约束且玩家接收到噪声反馈并始终满足的问题版本。通过利用我们的乐观安全设计范例，我们提供了一种算法来解决该问题，其后悔值为 O (√T)。这比之前最佳后悔边
PDF4 months ago
基于约束采样优化的扩散模型
我们提出了使用扩散模型在数据流形上进行优化的方法，以解决具有未知约束的实际优化问题。通过在 Boltzmann 分布和扩散模型学习的数据分布之间进行采样，我们将原始优化问题转化为采样问题，以限制优化过程在数据流形上进行。通过在初始阶段聚焦在
PDF4 months ago
贝叶斯优化中的边界探索和未知物理约束
本文提出了一种新的贝叶斯优化方法 BE-CBO，通过有效地探索可行设计和不可行设计之间的边界来识别约束条件，并通过综合实验在合成和实际基准测试中展示出卓越的性能。
PDF5 months ago
非线性系统的安全保证探索
使用最优控制提出新的安全保证的探索框架，其中包括对于非线性系统的有限时间样本复杂度边界下的保证的探索，具有任意高概率的可靠性和安全性，在复杂的非线性动态和未知领域的许多实际情景中具备一般性和适用性。
PDF5 months ago
通过贝叶斯积分实现具有多样性约束的领域无关批量贝叶斯优化
提出了一个基于 SOBER 方法的领域不可知的谨慎并行主动采样器，用于解决有多种约束和 / 或不传统输入空间的实际优化问题，包括安全受限制的药物发现和图形结构空间上的人际关系意识的团队优化，并考虑未知的约束条件下目标函数查询拒绝的情况。
PDFa year ago
从演示中学习限制
本论文提出了一种通过 hit-and-run 抽样方法，利用任务演示、成本函数以及系统动力学和控制约束知识，学习跨任务共享的未知约束的方法。该方法可以学习系统动力学的不确定性，学习一定量的约束，并且适用于线性和非线性系统的控制。
PDF6 years ago