Kirthevasan Kandasamy;乔塔姆·达萨拉西;朱尼尔·奥利瓦;杰夫·施耐德;巴纳巴斯·Póczos 多精度高斯过程土匪优化。 （英语） Zbl 1437.90167号 J.阿蒂夫。智力。研究（JAIR） 66, 151-196 (2019). 摘要：在许多科学和工程应用中，我们的任务是最大化昂贵的评估黑盒函数。此问题的传统设置仅假设此单一功能可用。然而，在许多情况下，可以获得（f）的廉价近似值。例如，机器人昂贵的真实世界行为可以通过廉价的计算机模拟进行近似。我们可以使用这些近似来廉价地消除低函数值区域，并在一个小但有希望的区域中使用昂贵的\（f\）评估，并快速确定最优值。我们将此任务形式化为一个多保真度盗贼问题，其中目标函数及其近似值是从高斯过程中采样的。我们开发制造商-GP-UCB，一种基于置信上限技术的新方法。在我们的理论分析中，我们证明，与忽略多保真度信息的策略相比，它精确地表现了上述行为，并在后悔上达到了更好的界限。经验上，制造商-GP-UCB在多个合成和真实实验中，其表现优于此类天真策略和其他多保真度方法。 引用于10文件 MSC公司： 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：黑盒函数;廉价近似值 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Kandasamy}等人，J.Artif。智力。研究（JAIR）66，151--196（2019；Zbl 1437.90167） 全文： DOI程序 arXiv公司