Process / pipelineSimulation / optimization
ベイズ混合整数計画法 — 混合整数探索空間における代理支援最適化
ベイズ混合整数計画法（BO-MIP）は、確率的代理モデル（典型的にはガウス過程）と混合整数計画法ソルバーを組み合わせて、連続変数と離散変数または整数値変数の両方を含む空間上で定義された高価なブラックボックス目的関数を効率的に最適化する。これは、各関数評価が高価で網羅的な探索が不可能な場合に特に価値がある。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Mixed-Integer Programming — Surrogate-Assisted Optimization over Mixed-Integer Search Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/bayesian-mixed-integer-programming
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- ベイズ最適化最適化↔ compare
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- 多目的混合整数計画法シミュレーション↔ compare
- ロバスト混合整数計画法シミュレーション↔ compare
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