Process / pipelineSimulation / optimization

Байєсівське змішане цілочисельне програмування — Оптимізація за допомогою сурогатів у змішаних цілочисельних просторах пошуку

Байєсівське змішане цілочисельне програмування (BO-MIP) поєднує ймовірнісну сурогатну модель — зазвичай гауссівський процес — із розв'язувачем змішаних цілочисельних задач для ефективної оптимізації дорогих чорних об'єктивних функцій, визначених у просторах, що містять як неперервні, так і дискретні або цілочисельні змінні рішення. Це особливо цінно, коли кожна оцінка функції є дорогою, а вичерпний пошук неможливий.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Джерела

  1. 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
  2. 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

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Mixed-Integer Programming — Surrogate-Assisted Optimization over Mixed-Integer Search Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.

Compare side by side

Згадується в

ScholarGateBayesian Mixed-Integer Programming (Bayesian Mixed-Integer Programming — Surrogate-Assisted Optimization over Mixed-Integer Search Spaces). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/simulation/bayesian-mixed-integer-programming · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026