Jun, 2023

贝叶斯优化应对气候变化：应用和基准测试

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TL;DR提供了一篇关于贝叶斯方法在解决气候变化相关问题上的应用的文献综述，并针对材料发现、风力发电场布局、可再生能源控制和环境监测等领域分别提出公开的数据集或基准测试，同时在缺乏适当基准的情况下提出了一个名为 LAQN-BO 的新基准测试。
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发现论文，激发创造
  • 基于贝叶斯优化的可持续工艺系统灵活高效设计框架

    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

  • 主动监测空气污染的贝叶斯优化

    空气污染是全球死亡率的领先原因之一，而新的低成本传感器可以更高效地监测，层次模型可改进 Bayesian 最优化方法来解决地面污染监测布置问题。

    Feb, 2022

  • 基于图的函数的贝叶斯优化

    我们提出了一种新的贝叶斯优化框架，通过学习适当的图核心，我们的框架具有适应目标函数行为的优点，本地建模方法进一步保证了我们方法的效率。

    Jun, 2023

  • 针对条件变化下的昂贵实验与模拟开发一种实用的贝叶斯优化算法

    在变化环境下，该研究扩展了贝叶斯优化方法，通过在可控和环境变量上拟合全局模型，在测量到不可控变量的条件下仅优化可控参数，以提高实验效果。

    Feb, 2024

  • 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

  • 贝叶斯优化教程

    本文介绍了贝叶斯优化的基本工作原理，包括高斯过程回归和三种常见的采集函数；讨论了高级技术，包括并行运行多个函数评估，多保真度和多信息源优化，多任务的贝叶斯优化，并探讨贝叶斯优化软件和未来研究方向。

    Jul, 2018

  • 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

  • 利用随机先验网络进行高维输出的可伸缩贝叶斯优化

    本文提出了一个深度学习框架，基于具有随机先验的 bootstrap 整合的神经体系结构，用于贝叶斯优化和连续决策。该框架能够在高维输出的情况下逼近设计变量和感兴趣数量之间的函数关系，测试表明该方法在优化轮毂叶片的形状等高度复杂的任务中具有明显的优越性。

    Feb, 2023

  • 基于贝叶斯优化的多样解发现

    ROBOT 使用排序和信任区间的方法来找到不同的高性能解决方案，相较于寻找单一最佳解决方案，只需要进行少量的额外函数评估。

    Oct, 2022

  • 未知约束的贝叶斯优化

    研究了具有先验未知约束的贝叶斯优化及其在优化问题中的应用，并提供了解决此类问题的通用框架，并在潜在 Dirichlet 分配，神经网络调整和哈密顿蒙特卡罗优化等问题中进行了有效性实证。

    Mar, 2014