基于伊辛机与分解机处理整数变量问题的黑盒优化

黑盒优化在众多应用中具有潜力，例如机器学习中的超参数优化和实验设计中的优化。伊辛机对二值优化问题很有用，因为变量可由伊辛机的单个二值变量表示。然而，使用伊辛机的传统方法无法处理具有非二值值的黑盒优化问题。为克服这一限制，我们提出了一种借助伊辛/退火机与分解机、配合三种不同整数编码方法来求解整数变量黑盒优化问题的方法。我们使用计算最稳定态氢分子能量的简单问题，针对不同编码方法对我们的方法进行了数值评估。所提方法可使用任意整数编码方法计算能量。不过，对于小规模问题，独热编码较为有用。