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贝叶斯优化

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Morethan
Math MATLAB CUMCM
Morethan
作者
Morethan
计算机、物理与AI理工男
目录
数学建模 - 这篇文章属于一个选集。
§ 1: 本文

引用文献
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我对于贝叶斯优化的理解也并不多,主要参考下面的内容👇

优点和算法原理
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这里重点描述贝叶斯优化的优点以及其算法原理。如果你只关注“怎么用”,可以先了解贝叶斯优化的优点,然后跳转到#MATLAB用法

优点
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算法原理
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MATLAB用法
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代码一览
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% 定义目标函数
function y = objectiveFcn(x)
    y = (1 - x.x1)^2 + 100 * (x.x2 - x.x1^2)^2;
end

% 定义优化变量
vars = [optimizableVariable('x1', [-2, 2])
        optimizableVariable('x2', [-2, 2])];

% 执行贝叶斯优化
results = bayesopt(@objectiveFcn, vars, ...
                   'AcquisitionFunctionName', 'expected-improvement-plus', ...
                   'MaxObjectiveEvaluations', 30, ...
                   'IsObjectiveDeterministic', true, ...
                   'Verbose', 1);

% 查看结果
bestPoint = results.XAtMinObjective;
bestObjective = results.MinObjective;

fprintf('最优解 x1: %.4f, x2: %.4f\n', bestPoint.x1, bestPoint.x2);
fprintf('最优目标值: %.4f\n', bestObjective);

参数说明
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Params Meaning
AcquisitionFunctionName 选择采集函数,这决定了算法在每次采样之后如何选取下一个采样点
MaxObjectiveEvaluations 最大迭代轮次
IsObjectiveDeterministic 如果目标函数是确定的,不包含噪声,则设置为 true ;否则设置为 false
Verbose 决定了结果输出的详细程度,所有的输出可能包含多张图表

每个参数具体的可选值见官方文档: bayesopt;官方写的相当细致,还有很多样例。

数学建模人必会技能之一就是读文档😝
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