本文探讨了一种新的约束贝叶斯优化方法，将其建模为约束马尔科夫决策过程，并开发了高效的滚动估计算法。研究表明，通过识别高置信度区域和新型获取函数，可以在噪声环境中优化性能。此外，基于高斯过程的约束最大值熵搜索在实际问题中表现优于其他算法。