Bayesian Mixed-Integer Programming — Optimizacija potpomognuta surogatom nad mešovitim celobrojnim prostorima pretrage
Bayesian Mixed-Integer Programming (BO-MIP) kombinuje probabilistički surogat model — tipično Gaussov proces — sa rešavačem za mešovito celobrojno programiranje radi efikasne optimizacije skupih crnih kutija ciljeva definisanih nad prostorima koji sadrže i neprekidne i diskretne ili celobrojne promenljive odluke. Posebno je vredan kada je svaka evaluacija funkcije skupa i iscrpna pretraga neizvodljiva.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Mixed-Integer Programming — Surrogate-Assisted Optimization over Mixed-Integer Search Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Bajezijanska optimizacijaOptimizacija↔ compare
- Mješovito cjelobrojno programiranjeSimulacija↔ compare
- Višekriterijumsko mešovito-celobrojno programiranjeSimulacija↔ compare
- Robusno programiranje sa mešovitim celobrojnim promenljivamaSimulacija↔ compare
- Stochastic Mixed-Integer ProgrammingSimulacija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →