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[5Yin-A-31]Information-Equilibrated Distributionally Robust Alternating Optimization for Risk-Sensitive Search
〇Chikara Hoshino1 (1. BIPROGY Inc.)
Keywords:
Information Equiibrium,Distributionally Robust Optimizatin,Risk-Sensitive Black-Box Optimization
観測ノイズ下のブラックボックス最適化では，標本平均が分散の大きい候補を過大評価し探索が不安定化する（Optimizer's Curse）．本稿は候補ごとの平均事後分散を不確実性の指標として導入し，期待値の指数型汎関数を分散に基づく上下界で挟む枠組みを示す．双対ギャップと情報量保存則により，探索多様性と更新量が等しく配分される情報均衡を導出し，これに基づき逆温度・ロバスト重み・探索解像度（評価回数）・システム容量（集団サイズ）を自律的に制御する Adaptive DRAO-IE を提案する．理論解析により，本手法がロバスト性を維持しながら探索を行うことを示し，実験により，環境ノイズに応じて自律的に探索戦略を適応させ，効率的な最適化を実現することを実証する．