Bayessche Optimierung: Neue Methoden fokussieren nur bindende Constraints

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv (2512.17569v1) wird ein innovativer Ansatz zur Bayesschen Optimierung vorgestellt, der sich speziell an Probleme mit decoupled Black‑Box‑Constraints richtet. Dabei können Ziel- und Nebenbedingungen unabhängig voneinander ausgewertet werden.

Die Autoren erweitern die bekannte Knowledge‑Gradient‑Akquisition um Varianten, die gezielt die Bindungseigenschaften der Constraints berücksichtigen. Da in vielen Optimierungsaufgaben nur wenige Constraints tatsächlich am Optimum aktiv sind, ermöglicht dieser Ansatz, ausschließlich die relevanten Einschränkungen zu evaluieren und so die Rechenkosten drastisch zu senken.

Durch umfangreiche Benchmarks gegen etablierte Verfahren konnte gezeigt werden, dass die neuen Methoden die aktuelle Spitzenleistung deutlich übertreffen. Damit eröffnet sich ein vielversprechender Weg, komplexe, kostenintensive Optimierungsprobleme effizienter zu lösen.