gpyopt的“第一步”示例应该找到最小值吗?

很明显,红色函数并不表示最小值的可能性,而是表示在下一次采集中获得有价值信息的可能性。而“价值”如何分配给信息则取决于人们所采用的收购策略。

我猜他们的阴谋是从一次使用 acquisition_type='MPI' (最大改进概率),这就解释了为什么收购看起来积极地集中在怀疑最小的区域内搜索。也许这曾经是API在生成这些文档时的默认值。

当前,默认值为 acquisition_type='EI' (预期的改善),在集中于最小区域之前,更谨慎地排除那些信息较少的区域。因此,您可以看到针对具有较大不确定性界限的地点的收购,这是完全合理的。

最后,推导出的函数对最优函数参数的预测结果应该是几乎相同的。预测的最优值是用

myBopt.x_opt