利用投影到连续潜在空间对离散空间进行基于仿真的优化

对离散决策空间中的复杂系统进行基于仿真的优化是一项具有挑战性的计算问题。具体而言，离散决策空间会导致可能方案的组合爆炸，使得对所有可能组合进行仿真在计算上不可行。在本工作中，我们提出了一种新方法，通过使用一种称为变分自编码器的概率模型将离散决策空间转换/投影到连续潜在空间。决策空间的转换有助于实现贝叶斯优化（BO），这是一种通过策略性地导航空间来减少昂贵仿真次数的有效方法。这里的关键观察是，潜在空间中的点对应于原始混合离散空间中的决策，但潜在空间使用BO更容易导航。我们通过几个案例研究说明了本方法的优势，这些案例研究旨在设计复杂的蒸馏系统：通过液-液萃取从水中回收辛酸，以及使用一种称为萃取精馏壁柱的热耦合柱分离共沸混合物。