multi-objective bayesian optimization | BriefGPT

关键词multi-objective bayesian optimization

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基于扩散模型的昂贵多目标贝叶斯优化
多目标贝叶斯优化通过引入复合扩散模型和信息熵加权方法，在昂贵多目标优化问题中获得高质量解集，并在合成基准和实际问题上展示了卓越性能。
PDF2 months ago
VDTuner: 向量数据管理系统的自动性能调优
VDMS 自动调优框架 VDTuner 利用多目标贝叶斯优化，能够高效探索复杂多维参数空间，并在搜索速度和召回率之间达到最佳配置，显著提高 VDMS 性能（搜索速度提高 14.12％，召回率提高 186.38％），相比于默认设置更加高效，优
PDF3 months ago
混合变量全局敏感性分析用于知识发现与高效组合材料设计
本文介绍了一种基于 Latent Variable Gaussian Process 的混合变量全局敏感性分析方法，通过数值案例研究验证和证明了该方法的有效性，并将其与多目标贝叶斯优化集成，应用于金属有机骨架材料的敏感性感知设计框架，极大地
PDF8 months ago
BOtied: 带绑定多元等级的多目标贝叶斯优化
本文介绍了一种基于多目标贝叶斯优化 (MOBO) 的框架，通过提出 CDF 指标和 BOtied 采集函数，可以有效地解决多目标目标空间的优化问题，并在实验中得到良好的效果。
PDFa year ago
ICML一种批次多目标贝叶斯优化的惩罚方法及其在换热器设计中的应用
本文介绍了一种高度可并行化的 Pareto 优化算法 - HIPPO，它可以在多目标贝叶斯优化方法中有效地利用并行处理资源，并通过惩罚预测目标值相似的评价来鼓励批处理的多样性，以便便宜地构建大批量的信息点，HIPPO 可以像现有解决方案一样
PDF2 years ago
R-MBO: 多目标贝叶斯优化中偏好融入的多重替代方法
使用多目标贝叶斯优化方法，利用广义值分布来建立多独立 surrogate 模型（多 surrogates 方法），以解决现实问题中使用 scalarising 函数建立单一 surrogate 模型的限制。
PDF2 years ago
高维搜索空间上的多目标贝叶斯优化
本文提出了一种可伸缩的多目标贝叶斯优化算法 MORBO，通过同时在设计空间的多个本地区域中使用协调策略进行并行优化，远高于现有算法的采样效率，适用于高维度的综合问题。
PDF3 years ago
具有预期超体积改进的多噪声目标并行贝叶斯优化
提出了一种新的采样函数 NEHVI，它通过在 Pareto 前沿上集成期望超体积改进准则的不确定性，从而克服了噪声干扰的限制，特别是在大批量优化环境中表现出卓越的性能。
PDF3 years ago
带约束的多目标贝叶斯优化的改进最大值熵搜索
MESMOC + 是 Max-value Entropy Search for Multi-Objective Bayesian Optimization with Constraints（MESMOC）的改进版，用于解决评估昂贵的约束多目
PDF4 years ago
针对并行多目标贝叶斯优化的可微分期望超体积改进方法
本文利用编程模型和硬件加速，提出了 q-Expected Hypervolume Improvement (qEHVI) 算法，使得计算多目标贝叶斯优化的探索函数能够适用于平行、受限制的计算情况，并通过自动微分方法，一个精确的求解 MC 积
PDF4 years ago