基于张量分解的约束感知离散黑盒优化
原文标题：Constraint-Aware Discrete Black-Box Optimization Using Tensor Decomposition
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针对离散黑盒优化中代理模型难以捕捉可行性逻辑约束的问题，论文提出基于张量分解的代理建模方法，直接整合可行性信息。作者将代理训练形式化为约束多项式优化，并用 T-范数导出的可微惩罚项求解松弛形式。在合成与真实基准（含压力容器设计）上，该方法有效避开不可行区域，提升样本效率。
- 问题
- 离散黑盒优化中代理模型难以捕捉预先已知的可行性逻辑约束。
- 方法
- 用张量分解建模离散搜索空间并直接整合可行性信息，将代理训练形式化为约束多项式优化，用 T-范数导出的可微惩罚求解松弛形式。
- 结果
- 在合成与真实基准（含压力容器设计）上有效避开不可行区域，提升样本效率。
- 影响
- 让带硬逻辑约束的离散优化更省评估次数，适合昂贵仿真或实验场景。
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