Process / pipelineSimulation / optimization
베이즈 혼합 정수 계획법 — 혼합 정수 탐색 공간에 대한 대리 모델 기반 최적화
베이즈 혼합 정수 계획법(Bayesian Mixed-Integer Programming, BO-MIP)은 확률적 대리 모델(일반적으로 가우시안 프로세스)과 혼합 정수 계획법 솔버를 결합하여 연속형 및 이산형 또는 정수형 의사결정 변수를 모두 포함하는 공간에서 정의된 고비용 블랙박스 목적 함수를 효율적으로 최적화합니다. 이는 각 함수 평가 비용이 높고 전역 탐색이 불가능할 때 특히 유용합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Mixed-Integer Programming — Surrogate-Assisted Optimization over Mixed-Integer Search Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/bayesian-mixed-integer-programming
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