期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
CUI Jia-Xu;YANG Bo(Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering for the Ministry of Education(Jilin University),Changchun 130012,China;College of Computer Science and Technology,Jilin University,Changchun 130012,China)
机构地区:[1]符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学),吉林长春130012 [2]吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春130012
基 金:国家自然科学基金(61572226;61876069);吉林省重点科技研发项目(20180201067GX;20180201044GX)~~
年 份:2018
卷 号:29
期 号:10
起止页码:3068-3090
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:设计类问题在科学研究和工业领域无处不在.作为一种十分有效的全局优化算法,近年来,贝叶斯优化方法在设计类问题上被广泛应用.通过设计恰当的概率代理模型和采集函数,贝叶斯优化框架只需经过少数次目标函数评估即可获得理想解,非常适用于求解目标函数表达式未知、非凸、多峰和评估代价高昂的复杂优化问题.从方法论和应用领域两方面深入分析、讨论和展望了贝叶斯优化的研究现状、面临的问题和应用领域,期望为相关领域的研究者提供有益的借鉴和参考.
关 键 词:贝叶斯优化 全局优化算法 概率代理模型 采集函数 黑箱
分 类 号:TP18]
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