高维贝叶斯优化通过协方差矩阵适应策略
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用协方差矩阵适应 (CMA) 策略，本文提出了一种新的技术，用于定义具有高概率包含全局最优解的局部区域，从而在局部区域内使用贝叶斯优化 (BO) 来优化目标函数。我们的方法作为元算法，能够结合黑盒子优化器，如 BO、TuRBO 和 BAxUS，在我们得到的局部区域内找到目标函数的全局最优解，并在各种基准合成和真实问题上进行了评估，结果表明我们的方法优于现有的尖端技术。
本文提出了一种使用协方差矩阵适应策略的新技术，通过定义具有高概率包含全局最优解的局部区域，并使用贝叶斯优化来优化目标函数。该方法在多个基准问题上进行了评估，结果表明优于现有技术。
