Краткое содержание

arXiv:2511.12545v1 Тип объявления: новый Аннотация: Стохастическая многокритериальная оптимизация (СМКО) требует ранжирования многомерных распределений; однако в большинстве эмпирических исследований используется скаляризация, которая приводит к потере информации и ненадежна. Основываясь на теории оптимального транспорта, мы вводим отношение центростремительного q-доминирования и доказываем, что оно подразумевает строгое стохастическое доминирование первого порядка (СДПП). Также мы разрабатываем эмпирическую процедуру проверки, основанную на q-доминировании, и выводим явный порог объема выборки $n^*(\delta)$ для контроля ошибки I рода. Мы проверяем полезность нашего подхода в двух сценариях: (1) в качестве метода ранжирования при настройке гиперпараметров; (2) в качестве метода выбора в алгоритмах многокритериальной оптимизации. Для первого сценария мы анализируем финальные стохастические множества Парето семи многокритериальных настройщиков гиперпараметров на задачах бенчмарка YAHPO-MO с помощью q-доминирования, что позволяет нам сравнивать эти настройщики, когда ожидаемый индикатор гиперобъема (IHO, наиболее распространенный показател