统一信息论方法用于约束多保真多目标贝叶斯优化

Rikuto Matsumoto、Masanori Ishikura 和 Masayuki Karasuyama 提出一种统一信息论方法，用于同时存在多目标、约束和多保真度的贝叶斯优化场景，目标是识别最高保真度的可行 Pareto 前沿。 该方法以观测对前沿的信息增益衡量查询效用，并推导出变分下界，配合多保真代理模型传播信息，从而得到无需单独启发式的成本感知采集函数。 在合成、基准与真实问题上的实验显示，该方法在多种目标、约束和保真度设置下均有效。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。