BOXVIA: Bayesian optimization executable and visualizable application
BOXVIA: Bayesian optimization executable and visualizable application
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BOXVIA：贝叶斯优化可执行和可视化应用程序
DOI：
10.1016/j.softx.2022.101019
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
3.4
通讯作者：
Yamamoto Akiyasu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ishii Akimitsu;Kamijyo Ryunosuke;Yamanaka Akinori;Yamamoto Akiyasu
贝叶斯优化（BO）作为解决优化问题的强大概率方法引起了各个研究领域的关注。为了进一步方便 BO 的使用，我们开发了一个基于图形用户界面的 Python 应用程序，称为 BOXVIA。 BOXVIA 无需构建计算环境和/或无需编程技能即可使用 BO。此外，BOXVIA 通过某些有用的功能可帮助用户有效地解释 BO 过程的结果，这些功能可用于可视化平均函数、标准差和采集函数。
Bayesian optimization (BO) has attracted attention in various research fields as a powerful probabilistic approach for solving optimization problems. To further facilitate the use of BO, we developed a graphical user interface-based Python application called BOXVIA. BOXVIA enables the use of BO without the construction of a computing environment and/or the need for programming skills. Moreover, BOXVIA helps users interpret the results of the BO process effectively through certain useful functionalities available for visualizing the mean function, standard deviation, and acquisition functions.
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影响因子：
1.8
作者：
A. Žilinskas;J. Calvin
通讯作者：
J. Calvin
影响因子：
1.5
作者：
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通讯作者：
Tamura, Ryo
选择高斯随机场的协方差函数，旨在建模全局优化问题
影响因子：
1.6
作者：
A. Zhigljavsky;A. Žilinskas
通讯作者：
A. Žilinskas
DOI：
10.1088/1742-6596/1684/1/012077
发表时间：
2020
期刊：
Journal of Physics: Conference Series
影响因子：
--
作者：
Zheng;Juan Zhao;Suruo Li;Yu
通讯作者：
Yu
影响因子：
4.6
作者：
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通讯作者：
Chen, Wei