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贝叶斯优化中的边界探索和未知物理约束
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种受约束的因果贝叶斯优化方法（cCBO），可在已知因果图中找到优化目标变量并满足约束条件的干预措施。通过代理模型和观察干预数据，捕捉不同层次的效果相关性。该方法在人工和真实世界的因果图中具有快速收敛和可行性干预比例间的成功权衡。
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关键要点
- 提出了一种受约束的因果贝叶斯优化方法（cCBO）。
- 该方法可以在已知因果图中找到优化目标变量的干预措施，满足特定约束条件。
- 引入了不同的代理模型，能够融合观察和干预数据。
- 代理模型捕获了不同层次的效果相关性。
- 在人工和真实世界的因果图中评估了该方法，显示出快速收敛和可行性干预比例的成功权衡。
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