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CAGES: 高效局部多保真贝叶斯优化的成本感知梯度熵搜索
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种基于贝叶斯优化的算法，如约束最大值熵搜索（cMES）、多保真度贝叶斯优化（MF-MES）和深度学习框架。这些方法通过提升计算效率和优化策略，有效解决了复杂的黑盒优化问题，特别是在材料科学和多目标优化领域表现突出。
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关键要点
- 提出了基于高斯过程的约束最大值熵搜索 (cMES)，比其他约束优化算法更简单快速。
- 介绍了多保真度贝叶斯优化 (MF-MES) 方法，通过考虑最优函数值的熵简化计算，解决了信息熵估计难题。
- 开发了一种基于梯度的方法来高效优化不确定性泛化度量，成功解决了顺序决策任务中的优化问题。
- 提出了一种新的技术，使用协方差矩阵适应 (CMA) 策略定义局部区域，结合黑盒优化器找到全局最优解。
- 研究了具有黑盒约束条件的全局黑盒优化问题，开发了预测熵搜索策略，提出了平衡 PESC 元计算和目标计算时间的部分更新算法。
- 提出了 MF-OSEMO 方法，通过多重保真度函数评估减少资源消耗，在多目标优化上显著改进。
- 开发了基于 bootstrap 整合的深度学习框架，用于贝叶斯优化和连续决策，优化复杂任务表现优越。
- 提出 MESMOC 方法，通过输出空间熵的获得函数选择评估输入序列，发现高质量的帕累托集解决方案。
- 提出基于集成高斯过程模型的贝叶斯优化算法（EBO），解决黑盒函数优化中的大规模观测和高维输入空间挑战。
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延伸问答
什么是约束最大值熵搜索 (cMES)？
约束最大值熵搜索 (cMES) 是一种基于高斯过程的优化算法，旨在解决真实约束优化问题，具有简单和快速的特点。
多保真度贝叶斯优化 (MF-MES) 是如何简化计算的？
MF-MES 通过考虑最优函数值的熵而非最优输入点，显著简化了计算过程，解决了信息熵估计的难题。
如何使用协方差矩阵适应 (CMA) 策略进行优化？
CMA 策略用于定义局部区域，以高概率包含全局最优解，并在该区域内结合贝叶斯优化来优化目标函数。
MF-OSEMO 方法在多目标优化中有什么优势？
MF-OSEMO 方法通过多重保真度函数评估，显著减少资源消耗，并在多目标优化上表现出显著改进。
深度学习框架在贝叶斯优化中的作用是什么？
该深度学习框架基于bootstrap整合，能够在高维输出情况下逼近设计变量与感兴趣数量之间的函数关系，优化复杂任务表现优越。
EBO算法解决了哪些黑盒优化中的挑战？
EBO算法解决了大规模观测、高维输入空间和批量查询质量与多样性平衡等三大挑战，取得了显著的优化效果。
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