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噪声贝叶斯优化
贝叶斯优化的扩展，旨在处理受随机噪声污染的目标函数观测值，需要稳健的代理模型和采集策略。
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异方差代理模型
高斯过程或其他回归模型，明确将噪声方差建模为输入变量的函数，允许在贝叶斯优化中进行更精细的不确定性管理。
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稳健采集策略
修改后的采集函数，对噪声观测值不太敏感，如对噪声进行积分的期望改进或知识梯度，旨在稳定优化过程。
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重复平均
多次评估同一候选点并使用结果平均值来减少噪声影响的技术，代价是增加了评估预算。
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噪声汤普森采样
适用于噪声环境的汤普森采样采集策略变体，从包含噪声的后验预测分布中抽取样本以指导下一次评估。
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噪声校准
从观测数据中估计噪声模型参数（例如，同方差情况下的方差或异方差情况下的方差函数）的过程。
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带噪声的GP-UCB
高斯过程上置信界算法的适应版本，将噪声方差纳入上置信界计算中，确保在存在噪声情况下的理论遗憾保证。
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用于BO的粒子滤波器
使用粒子滤波器对目标函数的后验分布进行建模的替代高斯过程方法，为建模非高斯噪声提供了更大的灵活性。
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噪声多保真度优化
一种框架，将通常噪声更大的低保真度评估与高保真度评估相结合，在管理不同噪声水平的同时加速优化过程。
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噪声环境下的累积遗憾
性能评估指标，计算已找到的最佳解与目标函数期望最优值之间的差异总和，考虑噪声对决策的影响。
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马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）推理
贝叶斯推理技术，如吉布斯采样或哈密顿蒙特卡洛，用于在存在噪声的情况下估计代理模型超参数的后验分布。
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异方差噪声克里金法
克里金法（高斯过程模型）的高级形式，允许噪声水平在空间上变化，为许多现实应用提供更真实的建模。
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基于分位数的采集策略
采集函数家族，针对预测分布的特定分位数（如下分位数），以防止因噪声导致的乐观评估。
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AR(1)型噪声模型
将噪声建模为一阶自回归过程，捕捉评估误差中的时间相关性，适用于评估不独立的顺序优化。
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带未知约束的噪声贝叶斯优化（BOUC）
贝叶斯优化的扩展，其中约束未知且必须从噪声评估中学习，为不确定性管理增加了复杂性。
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