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This thesis is devoted to a rigorous analysis of algorithms sequentially global optimization. We work in a stochastic model where bandits agent is to determine the input of a system optimizing a criterion. This target function is not known and the agent sequentially makes requests to assess its value to the inputs he chooses. This feature may not be convex and contain a large number of local optima. We address the difficult cases where evaluations are costly, This requires designing a rigorous selection queries. We consider two objectives, on the one hand the optimization of the sum of the values ​​received at each iteration, on the other hand optimizing the best value found so far. This thesis is part of Bayesian optimization when the function is a realization of a stochastic process known, and also introduced a new scheduling by optimization approach where only makes comparisons of values ​​of the function. We offer new algorithms and bring theoretical concepts to obtain performance guarantees. We give an optimization strategy that adapts to the comments received by batch and not individually. A generic study of local stochastic processes supremums allows us to analyze the Bayesian optimization on nonparametric search spaces. We also show that our approach extends to non-Gaussian natural processes. We link between active learning and statistical learning schedules and deduce an optimization algorithm of potentially discontinuous functions.

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この論文は、アルゴリズム順次グローバル最適化の厳密な分析に捧げられます。 我々 は盗賊エージェントが条件を最適化するシステムの入力を決定することです確率モデルで動作します。 このターゲットの機能は知られていないとエージェント順番に彼を選択する入力にその価値を評価する要求します。 この機能可能性がありますいない凸になるよう、局所解の多数を含みます。 評価が厳格な設計必要があります、高価な困難なケースに取り組む

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this paper algorithms dedicated sequentially to rigorous analysis of global optimization. we are to determine system thief agent to optimize conditions for work with probability model. to evaluate the value to enter for this target are not known and agents in order to select him the request. this feature may be not convex, as many of the topical solution

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この紙のアルゴリズム大域的最適化の厳密な解析に順次専用します。 我々 は、確率モデルと仕事のための条件を最適化するシステム泥棒エージェントを決定します。 評価するこのターゲットに入力する値はエージェントと知られている彼の要求を選択するために。この機能が凸、局所用溶液の多くない可能性があります

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this paper algorithms global the dedicated sequentially to a strict analysis of the optimization. we decide to optimize the conditions for work with the stochastic model system thief agent. to to choose his known agents and request inputs to be evaluated for this target. this function is convex, may be no more topical solution

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本稿ではアルゴリズム グローバル最適化の厳密な分析に順次専用。 確率モデル システム泥棒エージェントと仕事のための条件を最適化すること。彼の知られている薬剤を選択し、このターゲット用として評価される入力を要求します。この関数が凸、これ以上外用ソリューションがあります

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this in turn dedicated to rigorous analysis of the algorithm for global optimization. probability models to optimize the conditions for work with system thief agent. the prompt has been known for his drug and then be evaluated for this target. this function is convex, have more topical solution

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これは順番大域的最適化のアルゴリズムの厳密な解析に取り組んでいます。確率モデルの条件を最適化する作業システム泥棒エージェントと。プロンプトは、彼の薬のために知られているし、このターゲットに対して評価されます。この関数は凸より局所ソリューションを持って

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this global order committed to a strict analysis of the optimization algorithm. and optimizing stochastic model of work system thief agent. prompt is known for his drug and then be evaluated for this target. this function has a local solution convex than

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この世界秩序は、最適化アルゴリズムの厳密な分析することを約束します。作業システム泥棒エージェントの確率モデルを最適化します。プロンプトは、彼の薬のために知られているし、このターゲット用として評価されます。この関数は、ローカルのソリューションよりも凸

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this world order, of optimization algorithm for strong promises to analyze. optimize the model of work system thief agent. prompt is known for his drug and then be evaluated for this target. this function than locally convex

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この世界秩序を分析する強力な約束のための最適化アルゴリズムの。作業システム泥棒エージェントのモデルを最適化します。プロンプトは、彼の薬のために知られているし、このターゲット用として評価されます。この関数よりも局所凸

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the optimization algorithms for strong commitment to analyze the world order. optimize the work system thief agent model. prompt is known for his drug and then be evaluated for this target. than this function locally convex

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世界秩序の分析への強いコミットメントの最適化アルゴリズム。作業システム泥棒エージェント モデルを最適化します。プロンプトは、彼の薬のために知られているし、このターゲット用として評価されます。この関数の局所凸よりも

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optimization algorithm of the strong commitment to the analysis of the world order. optimize the work system thief agent model. prompt is known for his drug and then be evaluated for this target. than the locally convex function

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世界秩序の分析への強いコミットメントの最適化アルゴリズム。作業システム泥棒エージェント モデルを最適化します。プロンプトは、彼の薬のために知られているし、このターゲット用として評価されます。局所凸関数よりも

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optimization algorithm of the strong commitment to the analysis of the world order. optimize the work system thief agent model. prompt is known for his drug and then be evaluated for this target. than local convex function

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世界秩序の分析への強いコミットメントの最適化アルゴリズム。作業システム泥棒エージェントモデルを最適化します。プロンプトが彼の薬剤のために知られているし、この目標のために評価されます。地元の凸関数より

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optimization algorithm of the strong commitment to the analysis of the world order. optimize the working system model thieves. prompt is known for his drug and then be evaluated for this target. more local convex function

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世界秩序の分析への強いコミットメントの最適化アルゴリズム。作業システム モデル泥棒を最適化します。プロンプトは、彼の薬のために知られているし、このターゲット用として評価されます。多くのローカル凸関数

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optimization algorithm of the strong commitment to the analysis of the world order. optimize the working system model thieves. prompt is known for his drug and then be evaluated for this target. many local convex function

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世界秩序の分析への強いコミットメントの最適化アルゴリズム。作業システム モデル泥棒を最適化します。プロンプトは、彼の薬のために知られているし、このターゲット用として評価されます。多くのローカル凸関数

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optimization algorithm of the strong commitment to the analysis of the world order. optimize the working system model thieves. prompt is known for his drug and then be evaluated for this target. many local convex function