在这项工作中,作者提出了第一个鲁棒的多目标贝叶斯优化方法以应对输入噪声。作者将目标形式化为优化一种不确定目标的风险度量,即多变量风险值(MVaR)。由于直接优化 MVaR 在许多情况下在计算上是不可行的,作者提出了一种可扩展的、基于理论的方法来使用随机尺度来优化 MVaR。实验上而言,该方法在数据集上显著优于其他...
金融界2024年11月8日消息，国家知识产权局信息显示，一半科技（江苏）有限公司取得一项名为“多目标贝叶斯优化的配方推荐方法、系统、介质及设备”的专利，授权公告号CN 118349587 B，申请日期为2024年4月。本文源自：金融界 作者：情报员
种面向数字孪生系统下触觉互联网的多目标贝叶斯优化方法,该方法考虑在网络功能虚拟化架构的触觉互联网中物理孪生触觉用户、虚拟孪生遥操作用户对之间交互的无线资源分配、网络功能服务放置、服务功能链约束来进行建模,以达到联合端到端时延最小化的客观评价和端到端阻抗误差最小化的主观评价之间的平衡为目标,帮助数字孪生...
本发明属集成电路设计中模拟电路参数自动优化设计领域,具体涉及一种基于高斯过程模型的多目标贝叶斯优化方法.本发明方法在每次迭代中,对每个性能指标构建高斯过程模型,进而构建低置信区间函数,通过对低置信区间函数的多目标优化选择下一次进行电路仿真的点.相对目前国际上的主流方法,本发明方法能大幅减小电路仿真次数,获得高...
通过贝叶斯博弈模型来描述竞争环境;采用差分演化算法求解各航司的价格向量,实现竞争过程的纳什均衡;基于各航司的价格向量采用多目标优化算法计算出Pareto最优解集合,得到多目标下各航司的最优价格向量;向用户输出各航司的最优定价策略;本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法在多目标条件下制定最优定价...
本发明属集成电路技术领域,涉及集成电路设计中模拟电路设计参数自动优化方法,具体涉及一种基于高斯过程模型(gaussianprocess),采用多目标贝叶斯优化(multi-objectivebayesianoptimization)算法的电路优化方法,该方法能大幅减少优化过程中电路的仿真次数,获得符合性能要求的模拟电路设计参数。
金融界2024年11月8日消息,国家知识产权局信息显示,一半科技(江苏)有限公司取得一项名为“多目标贝叶斯优化的配方推荐方法、系统、介质及设备”的专利,授权公告号CN 118349587 B,申请日期为2024年4月。 本文源自:金融界 作者:情报员 特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布...
本发明公开了基于贝叶斯自适应共振的多目标多模态粒子群优化方法,利用贝叶斯自适应共振理论将所有粒子划分为若干种群;根据非支配排序法和特殊拥挤距离对各个种群的粒子进行排序;利用粒子的个体最优和种群的全局最优对种群中的粒子进行更新;将各种群的非支配解集首尾相连形成一个闭合环形拓扑,利用基于环形拓扑的粒子群优化...
本发明公开了基于贝叶斯自适应共振的多目标多模态粒子群优化方法,利用贝叶斯自适应共振理论将所有粒子划分为若干种群;根据非支配排序法和特殊拥挤距离对各个种群的粒子进行排序;利用粒子的个体最优和种群的全局最优对种群中的粒子进行更新;将各种群的非支配解集首尾相连形成一个闭合环形拓扑,利用基于环形拓扑的粒子群优化...
本发明属于半导体和集成电路技术领域,具体为一种基于贝叶斯优化理论的多目标寻优软错误加固方法.该加固方法包括3个过程:信息获取过程获取电路中触发器的面积,功耗和软错误率等基本信息;数据降维过程依据获取的信息对电路中的触发器进行聚类,排序并实数编码.优化加固过程基于贝叶斯优化理论,通过代理模型模拟电路替换加固的...