Bayesovská vícekriteriální optimalizace

Abstract

Tato práce představím základní prvky Bayesovské optimalizace, jako jsou Gaussovské procesy, akviziční funkce a hyperparametry. Dále poskytnu názorné příklady optimalizace hyperparametrů, vlivu hyperparametrů na Gaussovský proces a Bayesovské optimalizace. Dále srovnává několik soudobých metod pro více kriteriální optimalizaci na syntetických i reálným světem inspirovných testovacích funkcích.This thesis introduces fundamental concepts of Bayesian optimization such as Gaussian processes, acquisition functions and hyperparameters. It provides examples of hyperparameter optimization, Gaussian process sensitivity to hyperparameters and Bayesian optimization. Several current methods for Multiobjective bayesian optimization are compared on synthetic and real world benchmarking functions.