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高价值函数的多目标优化算法

version 1.0.0.0 (897 KB) by 阿图尔Schweidtmann
汤普森抽样高效多目标优化(TSEMO)算法
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更新2020年6月19日

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此存储库包含“Thompson采样高效多目标优化”（TSEMO）算法[1]的源代码。
该算法是针对高估值黑箱函数的全局多目标优化设计的。例如，该算法已应用于化工过程模拟[2]的生命周期评估(LCA)和成本的同时优化。然而，该算法也可以应用于CFD模拟等其他黑箱函数。它基于贝叶斯优化方法，建立高斯过程代理模型来加速优化。此外，该算法可以在每次迭代(批序模式)中识别出几个有希望的点。这允许并行地评估多个模拟。
[1] Bradford, E.， Schweidtmann, A.M. & Lapkin, A. J Glob Optim(2018)。https://doi.org/10.1007/s10898-018-0609-2
D. Helmdach, P. Yaseneva, P. K. Heer, A. M. Schweidtmann, A. A. Lapkin, ChemSusChem 2017, 10, 3632。https://doi.org/10.1002/cssc.201700927

引用作为

阿图尔Schweidtmann(2021)。高价值函数的多目标优化算法GitHub (https://github.com/Eric-Bradford/TS-EMO)。检索．

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