入力依存ノイズを考慮した応答曲面法に基づく多目的最適化

摘要

本研究では，入力によりそのレベルが変化するノイズを含むデータをもとにした多目的最適化法を提案する．この方法はノイズが入力に対し一様な場合とそうでない場合の二種類のGPを適切に利用することでより正確な応答曲面を生成し，解集合が支配する超体積の改善度合いの期待値（Expected Improvement in Hyper Volume: EIHV）を最大化するように次ステップにおける実験を計画する．この方法では二種類のGPの中からより適切な手法を選択するモデル選択も問題となる．一般的にGPにおけるモデル選択は周辺尤度を最大化するモデルを選ぶことでなされるが，ノイズが一樣でなければ周辺尤皮の解析形は得られない．そこで，そのモデル選択の方法も提案する．提案する手法の有効性を数値計算とヘビ型ロボットを用いた実機実験により示す．