Choosing a Suitable Acquisition Function for Batch Bayesian Optimization: Comparison of Serial and Monte Carlo Approaches
本論文は、バッチ・ベイズ最適化における異なる獲得関数を数学関数およびペロブスカイト太陽電池の実験データで比較評価し、6 次元以下のブラックボックス最適化において、ノイズ特性や地形の事前知識が不明な場合でも、qUCB が最も信頼性の高い最適解を少ない試行回数で得られるデフォルト手法であることを示しています。