Comparative Analysis of Black-Box Optimization Methods for Weather Intervention Design

📄 arXiv: 2505.10843v1 📥 PDF

作者: Yuta Higuchi, Rikuto Nagai, Atsushi Okazaki, Masaki Ogura, Naoki Wakamiya

分类: physics.ao-ph, cs.LG, eess.SY, math.OC

发布日期: 2025-05-16

备注: 15 pages, 11 figures

💡 一句话要点

提出基于黑箱优化的天气干预设计方法以应对气候变化挑战

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 天气干预 黑箱优化 贝叶斯优化 气候变化 自然灾害 模型预测控制 优化方法

📋 核心要点

  1. 现有天气干预优化方法面临获取准确梯度信息困难和计算资源需求高的挑战。
  2. 本文提出了一种基于黑箱优化的天气干预设计方法，能够在不依赖梯度信息的情况下进行高效探索。
  3. 实验结果表明，贝叶斯优化在总降雨量减少方面优于其他方法，特别是在高维搜索空间中效果显著。

📝 摘要（中文）

随着气候变化加剧天气相关灾害的威胁，天气控制研究的重要性日益凸显。天气控制的目标是通过最佳时机、地点和强度的干预来降低灾害风险。然而，由于天气现象的复杂性和规模庞大，优化过程面临重大挑战，尤其是获取准确的梯度信息和高昂的计算资源需求。为此，本文提出了一种基于黑箱优化的天气干预设计方法，能够在无需梯度信息的情况下高效探索。通过在一次性初始值干预和基于模型预测控制的序列干预两种场景下进行评估，结果显示贝叶斯优化在高维搜索空间中表现出更高的控制效果，表明其在天气干预计算中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决天气干预设计中的优化问题，现有方法在获取准确梯度信息和计算资源方面存在显著不足，导致优化效率低下。

核心思路：提出一种基于黑箱优化的方法，通过不依赖梯度信息的方式进行高效探索，以应对天气现象的复杂性和优化过程的挑战。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先是一次性初始值干预的设计，其次是基于模型预测控制的序列干预。每个阶段都采用黑箱优化方法进行参数优化。

关键创新：最重要的创新在于采用贝叶斯优化作为黑箱优化方法，显著提高了在高维搜索空间中的控制效果，与传统方法相比，能够更有效地减少降雨量。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性调整的策略，损失函数设计为降雨量的减少量，确保优化过程的有效性和效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，贝叶斯优化在总降雨量减少方面的控制效果优于其他三种黑箱优化方法，尤其在高维搜索空间中表现出色，提升幅度显著，验证了其在天气干预计算中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括气候工程、农业管理和自然灾害应对等。通过优化天气干预策略，可以有效降低天气相关灾害的风险，提升社会和经济的韧性，对未来气候变化的应对具有重要价值。

📄 摘要（原文）

As climate change increases the threat of weather-related disasters, research on weather control is gaining importance. The objective of weather control is to mitigate disaster risks by administering interventions with optimal timing, location, and intensity. However, the optimization process is highly challenging due to the vast scale and complexity of weather phenomena, which introduces two major challenges. First, obtaining accurate gradient information for optimization is difficult. In addition, numerical weather prediction (NWP) models demand enormous computational resources, necessitating parameter optimization with minimal function evaluations. To address these challenges, this study proposes a method for designing weather interventions based on black-box optimization, which enables efficient exploration without requiring gradient information. The proposed method is evaluated in two distinct control scenarios: one-shot initial value intervention and sequential intervention based on model predictive control. Furthermore, a comparative analysis is conducted among four representative black-box optimization methods in terms of total rainfall reduction. Experimental results show that Bayesian optimization achieves higher control effectiveness than the others, particularly in high-dimensional search spaces. These findings suggest that Bayesian optimization is a highly effective approach for weather intervention computation.