Optuna在8月18日发布了最近的 v4.5版，加入了GPSampler的约束多目标优化功能，我们来看看这个新的功能。
基于高斯过程的贝叶斯优化（GPBO）最近几年在材料科学、机器学习等领域应用很广。GPSampler最初设计时就想做一个简单好用的GPBO实现。虽然在定制方面（比如核函数、获取函数）没有BoTorch和Ax那么灵活，但GPSampler胜在速度快，依赖少。
早期版本的GPSampler支持的问题类型比较有限，但是经过团队持续改进。v4.2版本加入了不等式约束支持，v4.4版本实现了多目标优化。现在v4.5直接支持约束多目标优化了。
这个功能在很多实际场景中都很有用，比如说：材料科学、机器学习、药物发现这些领域经常需要在物理约束或实验限制下平衡多个目标。Optuna v4.5的约束多目标GPBO直接解决了这个需求，可能会推动相关领域的研究进展。
https://avoid.overfit.cn/post/2223f043ade548cc8a33494b8eae6331