本文提出了一种基于 Bayesian 优化的自动化工程设计方法，该方法可优化符合设计要求的设计参数，避免了传统设计方案测试的耗时成本，并且该方法具有普适性，可扩展性和高效性。

Jun, 2022

通过高斯过程回归和贝叶斯优化技术，针对材料设计和发现等高维复杂问题，提出一种基于价值信息分析的预期改进和知识梯度方法，以最少的实验找到优良的材料设计方案。

Jun, 2015

本文介绍了一种将 CAD 工具 FreeCAD 和 CFD 工具 openFoam 与贝叶斯优化技术相结合的水下载具自动设计优化方法，并通过实际案例验证了该方法。

Feb, 2023

贝叶斯优化是一种强大的技术，可用于优化噪声大、昂贵难评估的黑箱函数，在科学、工程、经济、制造等领域具有广泛的实际应用。本文概述了贝叶斯优化在下一代过程系统设计中的最新进展、挑战和机遇，并介绍了如何利用高级贝叶斯优化方法更有效地解决这些应用中的重要问题。最后，我们总结了提高概率模型质量、选择下一个样本点的内部优化过程以及利用问题结构提高样本效率方面的挑战和机会。

Jan, 2024

使用高维贝叶斯优化和降维方法结合解决在航弹性优化中出现的高维问题，为具有大规模约束的问题提出了一种新颖的方法。实验证明该方法能够纳入大规模约束。

Dec, 2023

提出了一种新的自适应搜索空间分解方法和一种基于无梯度优化的公式，用于空间桁架结构的预 - 和后屈曲分析。

Nov, 2022

建筑物的结构设计过程耗时而且繁琐。本文提出了一种使用基于图的管道结构，通过深度学习训练和预训练的不同 iable 结构模拟器，学习建议优化的方案，减少建筑重量和碳足迹。实验结果表明，该方法的建筑结构性能与遗传算法（GA）优化的结构性能相当，同时满足所有约束条件。

Mar, 2020

该篇论文提出了一种基于半定规划的自适应、可扩展模型的算法，用于优化机器学习、离散优化和贵重求值黑盒函数所需的组合结构，该算法在实验中表现优于组合和贝叶斯优化等其他方法。

Jun, 2018

本文提出，使用神经网络所引入的函数隐式偏置以改善结构优化的参数化，通过优化神经网络参数来代替在网格上直接优化密度，使得优化结果更为理想，在 116 个结构优化任务中，我们的方法比最佳基线方法更为有效。

Sep, 2019

本文提出了一种灵活的图贝叶斯优化框架，结合了图内核，通过识别优化过程中哪些特征更重要来完全利用隐含的图结构特征并证明了其有效性和潜在应用。

May, 2018