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surrogate optimization
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优化压力摆动吸附装置中的 $CO_{2}$ 捕捉：一种深度神经网络方法，具有优化评估和操作图用于决策
该研究提出了一种用于循环吸附过程的替代优化的方法，主要关注提高压力摆动吸附单元对二氧化碳（$CO_2$）的捕获效果。研究开发并应用了一个多输入单输出（MISO）框架，包括两个深度神经网络（DNN）模型，用于预测关键过程性能指标。这些模型随后
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7 months ago
超参数自适应搜索用于代理优化的一种自调整方法
对于优化昂贵的黑盒函数，代理优化算法表现出了一定的潜力。然而，与采样和代理适配相关的超参数对其性能产生了很大影响，这给普及它们带来了挑战。我们研究了超参数对各种代理优化算法的影响，并提出了一种名为 Hyperparameter Adapti
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9 months ago
基于标准化流的确定性 Langevin 无约束优化
我们介绍了一种全球无梯度替代优化策略，用于昂贵的黑盒函数，其灵感来自于福克 - 普朗克和朗之万方程。该方法依赖于归一化流密度估计，以执行主动学习和选择评估的提案点。该策略与贝叶斯优化方法使用的收敛函数截然不同，并可适应一系列替代选择。我们在
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9 months ago
物理信息分段线性神经网络的过程优化
提出了利用物理知识来升级神经网络模型以解决优化问题的方法，通过使用修正线性单元和分段线性逼近的双曲正切激活函数，针对三个不同的案例进行实验，结果表明这种升级模型比传统模型更接近于全局最优解，且更有效地优化了 CPU 时间。
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a year ago
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