[Bayesian Optimization]Kriging Believer and Constant Liar - 代码天地

[Bayesian Optimization]Kriging Believer and Constant Liar

企业开发 2023-04-09 21:23:03 阅读次数: 0

KB 和 CL 都是基于 q-EI 方法的改进。是近似的平行策略。如有不对请指出！

普通的q-EI:

记黑盒函数 $y(x)$

每轮迭代中选择q个点，并计算每个点的真实响应值，即 $\left \{x^{n+1},...,x^{N+q} \right \},\left \{y(x^{n+1}),...,y(x^{n+q}) \right \}$

KB:

记当前已知数据建立的代理模型 $\tilde{Y}(x)$

每轮迭代中选择q个点，其中的每个点不再是真实响应值，而是代理模型的值，即 $\left \{x^{n+1},...,x^{N+q} \right \},\left \{\tilde{Y}(x^{n+1}),...,\tilde{Y}(x^{n+q}) \right \}$

CL:

记已知点 $Y$ ，当前常数为L，其中L可以是 $min(Y)$ 、 $mean(Y)$ 、 $max(Y)$

每轮迭代中选择q个点，其中的每个点不再是真实响应值，而是代理模型的值，即

$\left \{x^{n+1},...,x^{N+q} \right \},\left \{L,...L \right \}$

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