将 expected improvement 的计算转化为二分类问题，以避免分析可观测性和提高 Bayesian optimization 的效率和适用性。

Feb, 2021

通过使用偏好反馈，我们构建了黑盒函数的置信区间，并提出了一种乐观算法，该算法具有有效的计算方法，并且在累积遗憾方面具有信息理论上的界限，从而使我们能够设计出具有收敛速率保证的估计最佳解决方案的方案。实验结果表明，我们的方法在高斯过程、标准测试函数和热舒适优化问题上都能稳定地达到更好或者有竞争力的性能，相比现有的启发式方法而言，我们的方法不仅拥有遗憾界限或收敛性的理论保证。

Feb, 2024

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

在本论文中，我们考虑了在 Causal Bayesian Optimization 基础上的一般化问题，即其他代理或外部事件也会对系统进行干预。我们将此广义 CBO 的形式化称为 Adversarial Causal Bayesian Optimization（ACBO），并引入了第一个具有有限遗憾的 ACBO 算法：Causal Bayesian Optimization with Multiplicative Weights（CBO-MW）。

Jul, 2023

Cost Apportioned BO aims to minimize an objective function as efficiently as possible by combining a cost-effective initial design with a cost-cooled optimization phase, leading to better hyperparameter configurations than competing methods given the same cost budget.

Mar, 2020

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

这篇论文介绍了黑盒优化问题以及贝叶斯优化和替代辅助进化算法两种优化技术的使用方法和差异，还介绍了一种新的基于模型辅助的策略，通过利用未评估的解产生后代，并结合进化算法的群体搜索能力来提高模型辅助优化的效果。实验结果表明，该方法在准确性和效率方面优于主流的贝叶斯优化算法。

Mar, 2024

本文提出了一种新的多目标贝叶斯优化方法，旨在解决存在输入噪声的多目标优化问题，通过优化多维风险价值 (MVaR) 来产生适应噪声并能够满足多个指标要求的最优设计。

Feb, 2022

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

本文介绍了一种基于贝叶斯优化的多任务学习方法，其中引入了专家知识进行加速优化，并通过 Siamese 神经网络进行知识收集，实验结果表明，该方法可以显著加速优化过程。

Aug, 2022