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Constrained Multi-Objective Bayesian Optimization via Optimistic Constraint Estimation
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内容提要
本研究提出了一种新算法CMOBO，专注于多目标贝叶斯优化中的约束问题，能够高效实现多目标优化并学习可行区域，表现优异，具有实用价值。
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关键要点
- 本研究提出了一种新算法CMOBO，专注于多目标贝叶斯优化中的约束问题。
- CMOBO算法能够高效实现多目标优化，并学习可行区域。
- 该算法在样本效率高的情况下表现优异。
- 研究结果显示，CMOBO在合成基准和真实应用中均表现出色。
- CMOBO算法具有重要的实用价值。
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