Konvergenz dann Diversifikation: Entkopplung von Konvergenz und Diversität in Multi-Objective Bayesian Optimisation

arXiv:2609.13396v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Multi-objective Bayesian Optimisation (MOBO) ist ein sample-effizienter Ansatz zur Optimierung teurer Black-Box-Funktionen mit mehreren Zielen. Bei MOBO besteht das Ziel darin, die Pareto-Front angemessen zu approximieren; das heißt, eine hochwertige Lösung zu erhalten…