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贝叶斯优化是一种旨在优化黑箱目标函数的策略，通常适用于评估代价高昂或时间消耗长的函数。它利用贝叶斯统计方法来构建目标函数的概率模型，进而指导下一步的采样… 本文目录 1 算法说明2 贝叶斯优化的步骤3 算法应用1：目标函数最大值4 算法应用2：确定最佳试验参数 1 算法说明
贝叶斯优化是一种旨在优化黑箱目标函数的策略，通常适用于评估代价高昂或时间消耗长的函数。它利用贝叶斯统计方法来构建目标函数的概率模型，进而指导下一步的采样选择。
基本概念
黑箱函数：目标函数是未知的，无法直接获取其解析表达式。代理模型：使用概率模型（如高斯过程）来近似目标函数。采集函数：决定下一个采样点的准则，常用的有预期改进（Expected Improvement, EI）、置信上界（Upper Confidence Bound, UCB）等。2 贝叶斯优化的步骤
步骤 1：初始化
选择初始点： 随机选择一组初始点，通常在参数空间内均匀分布。在这些点上评估目标函数，记录输入（参数组合）和输出（目标函数值）。 构建初始数据集： 创建一个数据集，包含初始点的输入和对应的目标函数值。
