王子玉;弗兰克·哈特;马斯鲁·佐吉;戴维·马西森;南都费塔斯 通过随机嵌入实现十亿维贝叶斯优化。 （英语） Zbl 1358.90089号 J.阿蒂夫。智力。研究（JAIR） 55, 361-387 (2016). 贝叶斯优化技术已成功应用于机器人、规划、传感器布置、推荐、广告、智能用户界面和自动算法配置。尽管取得了这些成功，但该方法仅限于中等维的问题，几次贝叶斯优化研讨会已将其向高维的扩展确定为该领域的圣杯之一。本文引入了一种新的随机嵌入思想来解决这个问题。由此产生的随机嵌入贝叶斯优化（REMBO）算法非常简单，具有重要的不变性，适用于包含范畴变量和连续变量的域。我们对REMBO进行了深入的理论分析。实证结果表明，只要内在维度较低，REMBO可以有效地解决数十亿个维度的问题。他们还表明，REMBO在优化流行的混合整数线性规划求解器的47个离散参数方面取得了最先进的性能。 引用于1审查引用于31文件 MSC公司： 90立方厘米 随机规划 62C10个 贝叶斯问题；贝叶斯过程的特征 关键词：分类变量;连续变量;混合整数线性规划求解器 软件：lpSolve（线性解算） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Wang}等人，J.Artif。智力。研究（JAIR）55，361--387（2016；Zbl 1358.90089） 全文： 内政部 arXiv公司