Geri Dön

Robust satisficing in Bayesian optimization

Bayesci eniyilemede gürbüz yeterlilik

PDF İndir

  1. Tez No: 982485
  2. Yazar: ARTUN SADAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEM TEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez,“Bayesci eniyileme”bağlamında“gürbüz yeterlilik”(robust satisficing) adı verilen yeni bir optimizasyon çerçevesinin kullanımını incelemektedir. Sağlam yeterli optimizasyon (RS), klasik optimizasyonun bir alternatifi olarak ortaya çıkmakta; burada amaç, çevresel belirsizlikler altında, önceden belirlenmiş bir eşiği sağlam bir şekilde karşılayan bir çözüm bulmaktır. Öte yandan, Bayesyen optimizasyon (BO), değerlendirilmesi zor siyah-kutu fonksiyonların optimize edilmesinde yaygın olarak kullanılan yerleşik bir yaklaşımdır. BO literatürü şimdiye dek ağırlıklı olarak optimizasyon, sağlam optimizasyon veya doğrudan tatmin edici yöntemler üzerine odaklanmıştır. Bu tezde sunulan çalışmalar, RS yaklaşımını BO çerçevesine dahil eden ilk çalışmalardandır. Problemi, bağlamsal değişkenler üzerindeki dağılım kaymalarının belirsizlik yarattığı bağlamsal Gaussian Süreçleri (GP) ortamında ve seçilen eylemlerin bir saldırgan tarafından bozuma uğratıldığı adversaryel ortamda analiz ediyoruz. Her iki durumda da, hem bilinen bir RS yaklaşımını hem de bunun yeni bir modifikasyonunu kullanarak özgün algoritmalar geliştiriyoruz. Geliştirdiğimiz algoritmalar için her iki senaryoda da pişmanlık (regret) sınırlarını ispatlıyor ve yöntemimizin, dağılımsal olarak sağlam optimizasyon gibi güncel yöntemlere kıyasla üstünlüklerini ortaya koyan kapsamlı benzetim deneyleri sunuyoruz.

Özet (Çeviri)

This thesis explores the use of a recent optimization framework called“robust satisficing”, in the context of Bayesian optimization. Robust satisficing (RS) is an alternative to optimizing, where the goal is to find a solution to a problem that achieves a predefined threshold robustly, under environmental uncertainties. On the other hand Bayesian optimization (BO) is a well-established framework for optimizing difficult to evaluate black-box functions. Previously, the BO literature has mainly focused on optimization, robust optimization or pure satisficing. The goal of this work is to introduce RS in to the BO framework. We analyze the problem in the contextual GP setting where distribution shifts on the contextual variable introduces uncertainties, and also in an adversarial setting where actions chosen are subjected to a perturbation from an adversary. We develop novel algorithms in both settings, using both a known RS approach and a new modification of it. We prove regret bounds for our algorithms in both settings and do extensive simulations that show the advantages of our approach compared with other state-of-the-art methods such as distributionally robust optimization.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    962042

    Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods

    Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar

    UFUK BOLAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ

    DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR

  2. Tez No

    983142

    Incomplete preferences and robust satisficing in multi-armed bandits

    Çok kollu haydutlarda eksik tercihler ve gürbüz yeterlilik

    YAŞAR CAHİT YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. CEM TEKİN

  3. Tez No

    180630

    Robust capacity expansion and routing in networks

    Serimlerde dayanıklı kapasite arttırımı ve rotalama kararları

    İBRAHİM EVREN KAHRAMANOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OYA EKİN KARAŞAN

  4. Tez No

    167015

    Robust set-valued estimation and its application to in-flinht alignment of sins

    Dayanıklı küme değerli kestirim ve bunun gövdeye bağlı ataletsel seyrüsefer sistemlerinin uçuş sırasında hizalanması konusuna uygulanması

    NİYAZİ BURAK SEYMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

  5. Tez No

    957464

    Kontrol sistemlerinde dayanıklı kararlılık analizi ve kontrolör tasarımı

    Robust stability analysis and controller design in control systems

    RAMAZAN MENAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NUSRET TAN

Geri Dön