Bayesian Mixed-Integer Programming — Optimalizace s podporou náhradních modelů nad smíšenými celočíselnými prohledávacími prostory
Bayesian Mixed-Integer Programming (BO-MIP) spojuje pravděpodobnostní náhradní model — typicky Gaussovský proces — s řešičem smíšených celočíselných programů pro efektivní optimalizaci nákladných černých skříněk cílů definovaných nad prostory obsahujícími jak spojité, tak diskrétní nebo celočíselné rozhodovací proměnné. Je obzvláště cenný, když je každé vyhodnocení funkce nákladné a vyčerpávající prohledávání je neproveditelné.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Baptista, R., Poloczek, M. (2018). Bayesian Optimization of Combinatorial Structures. Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 80:462–471. link ↗
- Bonami, P., Biegler, L. T., Conn, A. R., Cornuejols, G., Grossmann, I. E., Laird, C. D., Lee, J., Lodi, A., Margot, F., Sawaya, N., Wächter, A. (2008). An algorithmic framework for convex mixed integer nonlinear programs. Discrete Optimization, 5(2), 186–204. DOI: 10.1016/j.disopt.2006.10.011 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Mixed-Integer Programming — Surrogate-Assisted Optimization over Mixed-Integer Search Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/simulation/bayesian-mixed-integer-programming
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesovská optimalizaceOptimalizace↔ compare
- Programování se smíšenými celočíselnými proměnnýmiSimulace↔ compare
- Vícerozměrné celočíselné programováníSimulace↔ compare
- Robustní celočíselné programování se smíšenými proměnnýmiSimulace↔ compare
- Stochastické programování se smíšenými celočíselnými proměnnýmiSimulace↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →