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实时功能采集
贝叶斯优化中的评估点选择策略，旨在通过动态调整采集标准以适应时间约束，从而最小化决策延迟。
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增量代理模型
每次新观察时增量更新的替代模型（通常是高斯过程），避免完全重新训练以确保实时性能。
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实时预算
在贝叶斯优化的每次迭代中施加的严格时间约束，限制模型更新和采集标准计算所分配的时间。
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低计算成本采集标准
简化或近似的采集函数（如预期改进或置信上界），大幅减少计算时间，对于快速优化循环至关重要。
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在线高斯过程
高斯过程的实现，其中推理和预测随着数据到达而连续进行，无需批处理。
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动态搜索空间剪枝
基于累积信息在每次迭代中减少待评估候选空间的技术，以加速下一个点的选择。
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流式贝叶斯优化
在连续数据流上进行优化的方法，随着新信息的到来实时调整模型和优化决策。
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用于贝叶斯优化加速的元学习
使用元学习快速初始化代理模型，利用过去优化任务的知识，从而减少实时所需的迭代次数。
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实时贝叶斯优化的数据并行
一种并行化策略，其中与代理模型相关的计算（例如：在候选点集上的预测）被分发以满足严格的时间限制。
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滑动观测窗口
一种方法，仅保留最近的观测子集用于模型更新，限制计算复杂度以保证实时性能稳定。
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分集贝叶斯优化
将优化分解为短时间段的框架，每个时间段有自己的代理模型，允许频繁重置以适应动态环境。
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贝叶斯优化的随机最小二乘逼近
使用随机特征的高斯过程核逼近技术，将矩阵求逆复杂度从O(n^3)降低到O(n*m)，其中m << n。
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恒定时间预测
实时贝叶斯优化实现的目标，其中为新点预测代理模型均值和方差的延迟保证低于固定阈值。
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带贝叶斯优化的闭环控制系统
将实时贝叶斯优化作为控制系统组件的应用，其中基于模型预测持续调整动作以优化性能。
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实时主动优化
贝叶斯优化算法不仅决定下一个评估点，还决定执行此评估的适当时机，以在时间约束下最大化获取信息的过程。
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稀疏代理模型
使用替代模型（如稀疏高斯过程或诱导点高斯过程），利用数据的稀疏结构实现快速更新和预测。
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非近视获取准则
该准则评估一个点在多个步骤前的潜力，通常通过实时可计算的近似方法，以做出比近视准则更稳健的决策。
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