Jun, 2020

面向生物序列设计的基于种群的黑盒优化

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TL;DR该研究论文研究了如何通过黑盒优化算法设计新的生物序列，提出了一种名为 P3BO 的人口基础的黑盒优化算法，并结合进化优化算法在线调整超参数，实验证明 P3BO 可以提供更高质量、多样化的序列，是将机器学习应用于实际序列设计的重要步骤。
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发现论文，激发创造
  • 元强化学习和贝叶斯优化设计生物序列

    本文通过 MetaRLBO，提出了一种对于生物序列的加速设计方法，使用 Meta-Reinforcement Learning 训练自回归生成模型，以 Bayesian Optimization 为辅助选择出有前途的序列，获得较强的鲁棒性和相对具有竞争力的结果。

    Sep, 2022

  • 黑盒优化与无似然推断的统一

    本文提出将无似然推断和黑盒优化统一到一个概率框架下的构造方法，以此为基础构建序列设计方法，并提出新的概率黑盒优化算法，通过序列设计应用的广泛实验表明该方法的优势。

    Oct, 2021

  • 高维空间中的批量大规模贝叶斯优化

    本文提出了一种基于集成高斯过程模型的贝叶斯优化算法（EBO），以解决黑盒函数优化问题中大规模观测、高维输入空间和批量查询质量与多样性平衡等三大挑战。结果表明，EBO 能在几分钟内扩展到数万次观测，同时取得了前所未有的优化效果。

    Jun, 2017

  • 基于路径的实用贝叶斯优化

    我们提出了一种扩展的 SnAKe 算法，可以同时处理实验成本和输入参数变化成本，包括最大允许输入变化和多目标设置。

    Dec, 2023

  • 基于多项式模型的黑盒目标优化

    通过拟合多项式替代模型到目标函数，通过迭代更新模型并利用预期改进的探索和利用平衡，提供模型的不确定性估计的 PMBO 是一种成功竞争，并在某些情况下甚至超越其他算法的黑盒优化方法，可广泛应用于各个领域。

    Sep, 2023

  • 贝叶斯优化中利用并行实验的新范式

    本文提出了两种新的并行贝叶斯优化（BO）范例，可利用设计空间的结构进行分区。其中，一种方法是按照性能函数的级集划分设计空间，另一种方法是利用性能函数的部分可分性结构。数值实验表明，这些方法可显著减少搜索所需时间，提高发现全局最优解（而非局部最优解）的概率。

    Oct, 2022

  • 高维贝叶斯优化离散序列的调查与基准

    通过统一的框架和标准化的黑盒函数，针对化学和生物学的实际应用领域，该论文研究了贝叶斯优化的高维优化方法和技术难点，并提供了易于拓展的软件库，以方便实践者更好地应用于离散优化问题。

    Jun, 2024

  • 置换空间上的贝叶斯优化

    本研究针对基于贝叶斯优化的排列空间问题，提出了两种算法：BOPS-T 和 BOPS-H。两种算法均采用了高斯过程模型，BOPS-T 采用 Kendall 核函数和可处理的采集函数优化方法，BOPS-H 采用 Mallow 核函数和启发式搜索方法来优化期望改进采集函数。理论分析和实验表明，这两种算法在人工和实际基准测试中均优于同类问题的最先进的 BO 算法。

    Dec, 2021

  • 基于仿真的贝叶斯优化

    模拟基于贝叶斯优化 (SBBO) 是一种用于优化黑盒函数的新方法，只需要通过基于采样的后验预测分布进行访问。该方法允许在涉及组合空间和离散变量的情况下使用适用于组合空间的概率代理模型。在组合优化的应用中，我们通过使用不同的代理模型在实证上证明了 SBBO 方法的有效性。

    Jan, 2024

  • 通用黑盒优化

    本文介绍了 Shiwa 算法，它可用于离散和连续、有噪音和无噪音、单项和并行、黑盒优化。通过在 YABBOB 和几个变体上进行实验比较，并在几个实际测试平台上验证了该算法。

    Apr, 2020