本文介绍了一种将高斯过程置信度边界和树形同时乐观的优化相结合的技术，以消除对收购功能辅助优化的需求，并且相比于其他方法更为有效。
Feb, 2014
本文介绍了贝叶斯优化的方法，通过建模替代函数和最大化收购功能来确定下一步查询的位置，同时考虑三种流行的收购功能的局部优化器的性能分析，并引入允许本地优化方法从多个不同的起始条件开始的分析，数值实验证实了我们的理论分析的有效性。
Jan, 2019
本文研究了贝叶斯优化在随机延迟反馈问题上的表现，提出了具有子线性遗憾保证的算法，并在批量 BO 和上下文高斯过程老虎机方面做出了新贡献。作者在合成和真实数据集上进行了实验证明了算法的性能。
Jun, 2022
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
该论文提出了一种基于大型语言模型的方法 FunBO，可以学习用于函数优化的新的采集函数，并在各种全局优化基准和超参数优化任务中取得竞争性性能。
Jun, 2024
使用一种基于知识梯度获取函数关系网的新方法，使得节点评估和输入选择可以根据成本进行，从而降低了查询成本并在多个合成和真实问题中优于现有的函数网络方法和其他基准。
Nov, 2023
采用拟贝叶斯优化的框架，通过利用简单的局部回归和随机化先验构建来量化不确定性，并保证收敛性，有效地优化高维度的综合实验、超参数调整和机器人应用的例子中胜过最先进的基准测试。
Oct, 2023
综述了多保真优化与贝叶斯优化相交的领域中 MF BO 的最新发展，包括高斯过程为基础的 MF 代理模型和不同的采集函数，并探讨了多保真优化在约束优化、高维优化、不确定性优化和多目标优化中的应用。
提出了一种基于无似然推断的方法（LFBO），通过直接建模采集功能而不必单独执行概率替代模型上的推断，使 BO 扩展到更广泛的模型和实用程序类别，通过适当地选择实用程序函数（EI），LFBO 在几个实际最优化问题上优于各种最先进的黑匣子优化方法。
本文提出了一种名为 TuRBO 的算法来解决高维问题的全局优化，该算法利用一系列局部模型，通过隐式赌博方法对这些模型之间的样本进行原则性的全局分配，并在强化学习、机器人学和自然科学领域的问题上显著优于其他现有方法。
Oct, 2019