Bayesovské celočíselné programovanie — optimalizácia pomocou zástupných modelov v priestoroch s celočíselnými premennými
Bayesovské celočíselné programovanie (BO-MIP) spája pravdepodobnostný zástupný model — zvyčajne Gaussov proces — s riešiteľom celočíselného programovania na efektívnu optimalizáciu nákladných čiernych objektívnych funkcií definovaných v priestoroch, ktoré obsahujú spojité aj diskrétne alebo celočíselné rozhodovacie premenné. Je obzvlášť cenné, keď je každé vyhodnotenie funkcie nákladné a vyčerpávajúce hľadanie je neuskutočniteľné.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Mixed-Integer Programming — Surrogate-Assisted Optimization over Mixed-Integer Search Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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 optimalizáciaOptimalizácia↔ compare
- Programovanie s celočíselnými premennýmiSimulácia↔ compare
- Viaccieľové zmiešané celočíselné programovanieSimulácia↔ compare
- Robustné celočíselné programovanieSimulácia↔ compare
- Stochastické programovanie so zmiešanými celočíselnými premennýmiSimulácia↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →