Simulation-based Bayesian optimization for large-scale dynamic lane allocation

2026-09-23

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AI

DOI：10.1016/j.tre.2026.105256

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摘要

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• 我们提出了一种用于大规模二值仿真优化的贝叶斯优化方法。 • 分组ARD汉明核捕捉空间和时间相关性。 • 降维和二值信任域搜索提高了采样效率。 • 该方法解决了虚拟网络和巴塞罗那网络的动态车道分配问题。 • 结果表明，与基线方法相比，该方法具有更快的收敛速度和更优的可行解。

Keyword:

Bayesian optimization

Simulation-based optimization

High-dimensional binary optimization

Dynamic lane allocation