Staying on Track: Efficient Trajectory Discovery with Adaptive Batch Sampling
Die vorgestellte Arbeit entwickelt eine effiziente, trajectorienorientierte Methode zur bayesschen Optimierung, die durch die Einbeziehung von Zufallszahlen in ein Gauß-Prozess-Surrogatmodell und einen adaptiven Thompson-Sampling-Algorithmus die Identifizierung datenkonsistenter Trajektorien in stochastischen Epidemie-Modellen im Vergleich zu reinen Parameteransätzen beschleunigt.