Bayesovká optimalizace: moderní přístupy a varianty

Abstract

Bayesovská optimalizácia tvorí jeden z najrozšírenejších spôsobov riešenia optimalizácie probélmov čiernej skrinky. Prostredníctvom maximalizácie akvizičnej funkcie, získava návrhy miest určených na vyhodnotenie. Získava sa tak prieskum prehľadávaného priestoru funkcie. Práca sa venuje popisu tohto problému, definovaním postupu bayesovskej optimalizácie, predstavení algoritmov riešenia a moderných prístupov. Následne je vypracovaná implementácia vybraných typov akvizičných funkcií, ktoré sa testujú na niekoľkých funkciách reprezentujúcich problematiku čiernej skrinky.Bayesian optimization is one of the most widely used methods for solving black box optimization. By maximizing the acquisition function, it obtains suggestions for locations next to evaluate. This provides a survey of the searched function space. The work is devoted to describing this problem, defining the Bayesian optimization procedure, presenting solution algorithms and modern approaches. Subsequently, an implementation of selected types of acquisition functions is developed, which are tested on several functions representing the black box problem.