Closed nebula303 closed 1 year ago
对于黑盒约束的优化,难以保证优化过程中100%满足约束。目前的算法(EIC)只能尽量推荐符合约束的点,如果要求进一步提升满足约束的概率,需要其他方法。
EIC算法的原理有相关介绍吗?
@BhAem 请参考以下论文: [1] Gardner, J. R., Kusner, M. J., Xu, Z. E., Weinberger, K. Q., & Cunningham, J. P. (2014, June). Bayesian optimization with inequality constraints. In ICML (Vol. 2014, pp. 937-945). [2] Letham, B., Karrer, B., Ottoni, G., & Bakshy, E. (2019). Constrained Bayesian optimization with noisy experiments.
你好,我最近在做带约束的贝叶斯优化时也遇到了问题,下图显示的是其中两次迭代中,返回的constraints数组 按理说,应当每个元素值都小于0吧,但实际好像有几个会大于0,导致了生成的预测结果实际不能采纳,在进行迭代优化时,可以确保每次迭代满足约束条件吗