arXiv 机器学习· Thomas Wedenig, Paul Plantosar, Robert Peharz·· 21 時間前AI スコア35
RaMMOBO：随机最大边距多目标贝叶斯优化
RaMMOBO: Random Max-Margin Multi-Objective Bayesian Optimization
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AI ガイド
研究人员提出多目标贝叶斯优化方法 RaMMOBO，其采集函数作为 EHVI 的下界，将评估计算复杂度从指数级降至随目标数 M 线性增长。该方法支持噪声观测与梯度优化，在合成与真实基准中性能达到或超越现有 SOTA 方法，且采集优化速度比 qLogNEHVI 最多快两个数量级。
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