Programmation par Entiers Mixtes Bayésienne — Optimisation Assistée par Surrogate sur des Espaces de Recherche à Entiers Mixtes
La Programmation par Entiers Mixtes Bayésienne (BO-MIP) couple un modèle probabiliste surrogate — typiquement un processus Gaussien — avec un solveur de programmation par entiers mixtes pour optimiser efficacement des objectifs coûteux à boîte noire définis sur des espaces contenant à la fois des variables de décision continues et discrètes ou à valeurs entières. Elle est particulièrement précieuse lorsque chaque évaluation de fonction est coûteuse et que la recherche exhaustive est infaisable.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Mixed-Integer Programming — Surrogate-Assisted Optimization over Mixed-Integer Search Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/simulation/bayesian-mixed-integer-programming
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- Programmation Linéaire en Nombres EntiersSimulation↔ compare
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