文件名称：熵值法matlab代码-MESMO:用于多目标贝叶斯优化的最大值熵搜索的Matlab实现
文件大小：3.97MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 03:22:40
系统开源
保守值法matlab代码梅斯莫 Matlab实现的最大值熵搜索的多目标贝叶斯优化方法[1]。 要运行代码，您应该从 GP-stuff软件包位于.zip文件中。 或者，您可以从以下位置获取最新版本的GP-stuff： 部分代码取自，它实现了有效熵贝叶斯优化的最大值熵搜索[2]。 我对代码的正确性不承担任何责任。 但是，如果您报告了问题，我很乐意修复。 如果您对实施有任何疑问，请随时与我联系。 电子邮件： [1] Belakaria S，Deshwal A，Doppa JR（2019）最大值熵搜索，用于多目标贝叶斯优化。 在：Wallach H，Larochelle H，Beygelzimer A等人（编辑）神经信息处理系统的进展32. Curran Associates，Inc.，第7825–7835页。 [2] Wang Z，Jegelka S（2017）有效熵贝叶斯优化的最大值熵搜索。 在：第34届国际机器学习会议上，ICML 2017.第5530–5543页
【文件预览】：
MESMO-master
----utils()
--------sampleHypers.m(2KB)
--------chol2invchol.m(706B)
--------rand_sample_interval.m(514B)
--------posteriorMean.m(1KB)
--------chol2invchol.c(2KB)
--------computeKnm.m(641B)
--------add_sampleMaximumValues.m(3KB)
--------globalMaximization.m(3KB)
--------solve_chol.m(994B)
--------compute_nlz_wrap.m(639B)
--------compute_nlz.m(288B)
--------sampleMaximumValues.m(3KB)
--------sampleStructPriors.m(5KB)
--------gen_category.m(395B)
--------computeKmm.m(604B)
--------sample_categorical.m(256B)
--------find_between.m(874B)
--------chol2invchol.mexa64(8KB)
--------negative_wrapper.m(178B)
--------globalMinimization.m(1KB)
--------computeAddKnm.m(317B)
--------Direct.m(29KB)
--------mean_var.m(1001B)
----MESMO.m(8KB)
----GPstuff-4.4.zip(4.02MB)
----README.md(1KB)
----@NSGA_2()
--------Restart.m(1KB)
--------bsxfun.m(3KB)
--------Opt.m(2KB)
--------Crowding_distance_assignement.m(2KB)
--------Mutation.m(2KB)
--------Croisement.m(2KB)
--------Domination_sorting.m(1KB)
--------Crowding_distance_sorting.m(2KB)
--------NSGA_2.m(7KB)
--------Selection.m(2KB)
--------Fast_non_dominated_sort.m(3KB)