生物膜为海洋科学，生物能源和生物医学等不同领域的工程师带来了重大问题，在那里有效的生物膜控制是一个长期目标。生物膜的粘附和表面力学在产生和去除生物膜中起着至关重要的作用。设计具有不同表面拓扑的定制纳米曲面可以改变粘合剂特性，以更轻松地清除生物膜，从而大大改善长期生物膜控制。为了快速设计此类拓扑结构，我们采用基于个体的建模和贝叶斯优化来自动化设计过程并生成不同的活动表面，以有效地去除生物膜。我们的框架成功地生成了理想的纳米曲面，以通过施加的剪切和振动来清除生物膜。密集分布的短柱形地形是防止生物膜形成的最佳几何形状。在液体剪切下，最佳地形是稀疏分布高，纤细的柱状结构。当受到垂直或横向振动的影响时，发现厚梯形锥是最佳的。优化振动载荷表明频率相对较低的振动幅度在去除生物膜方面更有效。我们的结果为需要表面介导的生物膜控制的各种工程领域提供了见解。我们的框架也可以应用于更通用的材料设计和优化。

点播（DOD）喷墨打印被认为是制造高级功能材料的有前途的技术之一。对于DOD打印机，长期用于实现无卫星较小液滴的高精度分配技术，长期以来一直在构图薄膜结构。本研究认为，分配喷嘴上游的液体室的入口速度是控制变量，旨在使用样品效率高的贝叶斯优化算法优化其波形。首先，液滴分配动力学是通过使用开源OpenFOAM求解器，InterFOAM进行数值复制的，并且结果将传递给基于Pyfoam的另一个代码。然后，表征驱动DOD打印机的参数由贝叶斯优化（BO）算法确定，以最大化规定的多目标函数，该函数表示为两个因素的总和，即主液滴的大小和主要液滴的大小和卫星液滴的存在。结果表明，当前的BO算法可以在150个模拟中成功找到高精度分配波形。具体而言，可以有效消除卫星液滴，并通过施加最佳波形，可以将液滴直径显着降低至喷嘴直径的24.9％。

Bayesian Optimization（BO）是全球优化的黑匣子客观功能的方法，这是昂贵的评估。 Bo Powered实验设计在材料科学，化学，实验物理，药物开发等方面发现了广泛的应用。这项工作旨在提请注意应用BO在设计实验中的益处，并提供博手册，涵盖方法和软件，为了方便任何想要申请或学习博的人。特别是，我们简要解释了BO技术，审查BO中的所有应用程序在添加剂制造中，比较和举例说明不同开放BO库的功能，解锁BO的新潜在应用，以外的数据（例如，优先输出）。本文针对读者，了解贝叶斯方法的一些理解，但不一定符合添加剂制造的知识;软件性能概述和实施说明是任何实验设计从业者的乐器。此外，我们在添加剂制造领域的审查突出了博的目前的知识和技术趋势。本文在线拥有补充材料。

由于评估成本函数的费用（例如，使用计算流体动力学）来确定表面控制所需的性能，因此通常不可能找到流体动力或空气动力表面的最佳设计。此外，由于强加的几何限制，常规的参数化方法和用户偏见，设计空间本身的固有局限性可以限制所选设计空间内设计的{\ IT}，而不管传统的优化方法还是较新的，数据驱动的方法使用机器学习的设计算法用于搜索设计空间。我们提出了2条攻击来解决这些困难：我们提出了（1）一种方法，可以使用变形创建设计空间，我们称之为{\ it by-morphing}（dbm）; （2）一种优化算法，用于搜索使用新型贝叶斯优化（BO）策略的空间，我们称之为{\ it混合变量，多目标贝叶斯优化}（MixMobo）。我们采用这种形状优化策略来最大程度地提高基本动力学涡轮的功率输出。在同时应用这两种策略，我们证明我们可以创建一个新颖的，几何毫无约束的设计空间和轮毂形状的设计空间，然后通过{\ it最低}成本函数的数量来同时优化它们。我们的框架是多功能的，可以应用于各种流体问题的形状优化。

从连续流体流生成液滴需要精确调谐设备以找到优化的控制参数条件。它在分析上棘手，以计算产生优化液滴的液滴生成设备的必要控制参数值。此外，随着流体流动的长度尺度变化，地层物理和诱导流量分解成液滴的优化条件也会改变。因此，单个比例积分衍生控制器太低，无法优化不同长度尺度或不同控制参数的设备，而分类机学习技术需要数天捕获并要求数百万滴图像。因此，问题提出，可以创建一个单一的方法，该方法普遍优化多个数据点的多个长度液滴，并且比以前的方法更快？在本文中，贝叶斯优化和计算机视觉反馈回路旨在快速可靠地发现在不同长度级设备中生成优化的液滴的控制参数值。该方法被证明在仅2.3小时内仅使用60张图像的最佳参数值会聚到比以前的方法快30倍。两种不同的长度尺度设备演示了模型实现：毫师喷墨设备和MiCof流体设备。

贝叶斯优化提供了一种优化昂贵黑匣子功能的有效方法。它最近已应用于流体动力学问题。本文研究并在一系列合成测试函数上从经验上比较了常见的贝叶斯优化算法。它研究了采集函数和训练样本数量的选择，采集功能的精确计算以及基于蒙特卡洛的方法以及单点和多点优化。该测试功能被认为涵盖了各种各样的挑战，因此是理想的测试床，以了解贝叶斯优化的性能，并确定贝叶斯优化表现良好和差的一般情况。这些知识可以用于应用程序中，包括流体动力学的知识，这些知识是未知的。这项调查的结果表明，要做出的选择与相对简单的功能不相关，而乐观的采集功能（例如上限限制）应首选更复杂的目标函数。此外，蒙特卡洛方法的结果与分析采集函数的结果相当。在目标函数允许并行评估的情况下，多点方法提供了更快的替代方法，但它可能需要进行更多的客观函数评估。

Bayesian Optimization is a useful tool for experiment design. Unfortunately, the classical, sequential setting of Bayesian Optimization does not translate well into laboratory experiments, for instance battery design, where measurements may come from different sources and their evaluations may require significant waiting times. Multi-fidelity Bayesian Optimization addresses the setting with measurements from different sources. Asynchronous batch Bayesian Optimization provides a framework to select new experiments before the results of the prior experiments are revealed. This paper proposes an algorithm combining multi-fidelity and asynchronous batch methods. We empirically study the algorithm behavior, and show it can outperform single-fidelity batch methods and multi-fidelity sequential methods. As an application, we consider designing electrode materials for optimal performance in pouch cells using experiments with coin cells to approximate battery performance.

Machine learning frameworks such as Genetic Programming (GP) and Reinforcement Learning (RL) are gaining popularity in flow control. This work presents a comparative analysis of the two, bench-marking some of their most representative algorithms against global optimization techniques such as Bayesian Optimization (BO) and Lipschitz global optimization (LIPO). First, we review the general framework of the model-free control problem, bringing together all methods as black-box optimization problems. Then, we test the control algorithms on three test cases. These are (1) the stabilization of a nonlinear dynamical system featuring frequency cross-talk, (2) the wave cancellation from a Burgers' flow and (3) the drag reduction in a cylinder wake flow. We present a comprehensive comparison to illustrate their differences in exploration versus exploitation and their balance between `model capacity' in the control law definition versus `required complexity'. We believe that such a comparison paves the way toward the hybridization of the various methods, and we offer some perspective on their future development in the literature on flow control problems.

人体中的微观机器人可以从超声波上收集能量，从而提供对自主行为​​的板载控制，例如测量和通信诊断信息以及精确输送药物。本文评估了使用活塞收集能量的微米大小机器人可用的声电。活塞上的声学衰减和粘性阻力是对可用功率的主要限制。大约100kHz的频率可以在皮肤上约10厘米的换能器内向低衰减组织中的机器人传递数百个Picowatt，但在高衰减组织（例如肺）中却少得多。但是，微观机器人的应用可能涉及如此之多，以至于机器人显着增加衰减，从而降低了体内深处的机器人的功率。本文描述了机器人如何共同管理何时和何时收获能量来减轻这种衰减，从而平均可以为每个机器人提供数十亿机器人。

由于强烈的非线性系统行为和多个竞争目标，能源系统优化问题很复杂，例如，经济增益与环境影响。此外，大量输入变量和不同的变量类型，例如，连续和分类，是现实世界应用中常见的挑战。在某些情况下，提出的最佳解决方案需要遵守与物理性质或安全关键操作条件相关的显式输入限制。本文提出了一种新的数据驱动策略，使用树集合用于对黑匣子问题的约束多目标优化，与模型或未知的基础系统动态太复杂的异构变量空间。在由合成基准和相关能源应用组成的广泛案例研究中，我们展示了与其他最先进的工具相比，所提出的算法的竞争性能和采样效率，使其成为一个有用的全能解决方案 - 世界申请有限评价预算。

机器学习方法的最新进展以及扫描探针显微镜（SPMS）的可编程接口的新兴可用性使自动化和自动显微镜在科学界的关注方面推向了最前沿。但是，启用自动显微镜需要开发特定于任务的机器学习方法，了解物理发现与机器学习之间的相互作用以及完全定义的发现工作流程。反过来，这需要平衡领域科学家的身体直觉和先验知识与定义实验目标和机器学习算法的奖励，这些算法可以将它们转化为特定的实验协议。在这里，我们讨论了贝叶斯活跃学习的基本原理，并说明了其对SPM的应用。我们从高斯过程作为一种简单的数据驱动方法和对物理模型的贝叶斯推断作为基于物理功能的扩展的贝叶斯推断，再到更复杂的深内核学习方法，结构化的高斯过程和假设学习。这些框架允许使用先验数据，在光谱数据中编码的特定功能以及在实验过程中表现出的物理定律的探索。讨论的框架可以普遍应用于结合成像和光谱，SPM方法，纳米识别，电子显微镜和光谱法以及化学成像方法的所有技术，并且对破坏性或不可逆测量的影响特别影响。

水生运动是生物学家和工程师感兴趣的经典流体结构相互作用（FSI）问题。求解完全耦合的FSI方程，用于不可压缩的Navier-Stokes和有限的弹性在计算上是昂贵的。在这种系统中，优化机器人游泳器设计通常涉及在已经昂贵的模拟之上繁琐的，无梯度的程序。为了应对这一挑战，我们提出了一种针对FSI的新颖，完全可区分的混合方法，该方法结合了2D直接数值模拟，用于游泳器的可变形固体结构和物理受限的神经网络替代物，以捕获流体的流体动力效应。对于游泳者身体的可变形实心模拟，我们使用来自计算机图形领域的最新技术来加快有限元方法（FEM）。对于流体模拟，我们使用经过基于物理损耗功能的U-NET体系结构来预测每个时间步骤的流场。使用沉浸式边界方法（IBM）在我们游泳器边界的边界周围采样了来自神经网络的压力和速度场输出，以准确有效地计算其游泳运动。我们证明了混合模拟器在2D Carangiform游泳器上的计算效率和可不同性。由于可怜性，该模拟器可用于通过基于直接梯度的优化浸入流体中的软体体系的控件设计。

使用复杂的数学方法建模的工程问题或者以昂贵的测试或实验为特征，占用有限预算或有限计算资源。此外，行业的实际情景，基于物流和偏好，对可以进行实验的方式施加限制。例如，材料供应可以仅在单次或计算模型的情况下仅实现少量实验，因此可以基于共享计算资源面临显着的等待时间。在这种情况下，一个人通常以允许最大化一个人的知识的方式进行实验，同时满足上述实际限制。实验顺序设计（Sdoe）是一种流行的方法套件，近年来越来越多的不同工程和实际问题。利用贝叶斯形式主义的普通战略是贝叶斯Sdoe，它通常在一步一步的一步中选择单一实验的一步或近视场景中最好的工作。在这项工作中，我们的目标是扩展SDOE策略，以批量输入查询实验或计算机代码。为此，我们利用基于深度加强学习（RL）的政策梯度方法，提出批次选择的查询，以考虑到整个预算。该算法保留了SDOE中固有的顺序性质，同时基于来自深rl域的任务的奖励元素。所提出的方法的独特能力是其应用于多个任务的能力，例如函数的优化，一旦其培训。我们展示了在合成问题上提出了算法的性能，以及挑战的高维工程问题。

海浪可再生能源快速成为近几十年来可再生能源行业的关键部分。通过在该过程中开发波能转换器作为主转换器技术，研究了它们的电力起飞（PTO）系统。调整PTO参数是一个具有挑战性的优化问题，因为这些参数与吸收功率输出之间存在复杂和非线性关系。在这方面，本研究旨在优化在澳大利亚海岸的珀斯的波路场景中的点吸收波能量转换器的PTO系统参数。转换器在数量上设计成振荡，以防止不规则，并且执行PTO设置的多维波和灵敏度分析。然后，要找到导致最高功率输出的最佳PTO系统参数，并入了十种优化算法，以解决非线性问题，包括Nelder-Mead搜索方法，主动集方法，顺序二次编程方法（SQP），多节透视优化器（MVO）和六种改进的遗传，代理和Fminsearch算法组合。在可行性景观分析之后，执行优化结果并在PTO系统设置方面提供最佳答案。最后，调查表明，遗传，替代和FMINSEARCH算法的修改组合可以优于所研究的波场景中的其他组合，以及PTO系统变量之间的相互作用。

可区分的仿真是用于基于快速梯度的策略优化和系统识别的有前途的工具包。但是，现有的可区分仿真方法在很大程度上已经解决了获得平滑梯度相对容易的方案，例如具有光滑动力学的系统。在这项工作中，我们研究了可区分的模拟所面临的挑战，当时单个下降不可行，这通常是全球最佳的，这通常是接触率丰富的方案中的问题。我们分析包含刚体和可变形物体的各种情况的优化景观。在具有高度可变形的物体和流体的动态环境中，可区分的模拟器在空间的某些地方生产具有有用梯度的坚固景观。我们提出了一种将贝叶斯优化与半本地“飞跃”相结合的方法，以获得可以有效使用梯度的全局搜索方法，同时还可以在具有嘈杂梯度的地区保持稳健的性能。我们表明，我们的方法在模拟中的一组实验集上优于几个基于梯度和无梯度的基线，并且还使用具有真实机器人和变形物的实验验证该方法。视频和补充材料可从https://tinyurl.com/globdiff获得

支架再狭窄是由于球囊扩张和支架放置引起的血管损伤，冠状动脉窄的复发。它可能导致心绞痛症状或急性冠状动脉综合征复发。提出了具有四个不确定参数（内皮再生时间，平滑肌细胞粘合断裂，血流速度和内部弹性薄片的衰减百分比）的支架内再狭窄模型的不确定性定量。研究了两种兴趣，即血管平均横截面积和最大相对区域损失。由于模型的计算强度和不确定量化所需的评估的数量，基于具有适当正交分解的高斯过程回归的代理模型，随后在不确定量化中取代了原始的内支架再生模型。提出了对不确定性传播和敏感性分析的详细分析。在平均横截面积和最大相对面积损失上观察到大约11％和16％的不确定性，并且不确定性估计表明，更高的失败主要决定了该过程初始阶段的内部生长中的不确定性。另一方面，血流速度和内皮再生时间的不确定性主要在后期的临床相关阶段的临床相关阶段来确定患者数量的不确定性。与其他不确定参数相比，阈值应变中的不确定性相对较小。

Bayesian optimization (BO) is one of the most effective methods for closed-loop experimental design and black-box optimization. However, a key limitation of BO is that it is an inherently sequential algorithm (one experiment is proposed per round) and thus cannot directly exploit high-throughput (parallel) experiments. Diverse modifications to the BO framework have been proposed in the literature to enable exploitation of parallel experiments but such approaches are limited in the degree of parallelization that they can achieve and can lead to redundant experiments (thus wasting resources and potentially compromising performance). In this work, we present new parallel BO paradigms that exploit the structure of the system to partition the design space. Specifically, we propose an approach that partitions the design space by following the level sets of the performance function and an approach that exploits partially-separable structures of the performance function found. We conduct extensive numerical experiments using a reactor case study to benchmark the effectiveness of these approaches against a variety of state-of-the-art parallel algorithms reported in the literature. Our computational results show that our approaches significantly reduce the required search time and increase the probability of finding a global (rather than local) solution.

由于其数据效率，贝叶斯优化已经出现在昂贵的黑盒优化的最前沿。近年来，关于新贝叶斯优化算法及其应用的发展的研究激增。因此，本文试图对贝叶斯优化的最新进展进行全面和更新的调查，并确定有趣的开放问题。我们将贝叶斯优化的现有工作分为九个主要群体，并根据所提出的算法的动机和重点。对于每个类别，我们介绍了替代模型的构建和采集功能的适应的主要进步。最后，我们讨论了开放的问题，并提出了有希望的未来研究方向，尤其是在分布式和联合优化系统中的异质性，隐私保护和公平性方面。

在工程和科学的许多领域中，优化多个混合变量，昂贵的黑盒问题的多个非首选目标很重要。这些问题的昂贵，嘈杂，黑盒的性质使它们成为贝叶斯优化（BO）的理想候选者。然而，由于BO的基础平稳的高斯工艺替代模型，混合变量和多目标问题是一个挑战。当前的多目标BO算法无法处理可混合变量的问题。我们提出了MixMobo，这是第一个用于此类问题的混合变量，多目标贝叶斯优化框架。使用MixMobo，可以有效地找到用于多目标，混合变量设计空间的最佳帕累托叶，同时确保多样化的解决方案。该方法足够灵活地结合了不同的内核和采集功能，包括其他作者为混合变量或多目标问题开发的函数。我们还提出了Hedgemo，这是一种修改后的对冲策略，该策略使用采集功能的投资组合来解决多目标问题。我们提出了新的采集功能，SMC。我们的结果表明，MixMobo在合成问题上针对其他可混合变量算法表现良好。我们将MixMobo应用于架构材料的现实世界设计，并表明我们的最佳设计是经过实验制造和验证的，其应变能密度$ 10^4 $ $ 10^4 $ $倍。

石油场和地震成像的储层模拟被称为石油和天然气（O＆G）行业中高性能计算（HPC）最苛刻的工作量。模拟器数值参数的优化起着至关重要的作用，因为它可以节省大量的计算工作。最先进的优化技术基于运行大量模拟，特定于该目的，以找到良好的参数候选者。但是，在时间和计算资源方面，使用这种方法的成本高昂。这项工作提出了金枪鱼，这是一种新方法，可增强使用性能模型的储层流仿真的最佳数值参数的搜索。在O＆G行业中，通常使用不同工作流程中的模型合奏来减少与预测O＆G生产相关的不确定性。我们利用此类工作流程中这些合奏的运行来从每个模拟中提取信息，并在其后续运行中优化数值参数。为了验证该方法，我们在历史匹配（HM）过程中实现了它，该过程使用Kalman滤波器算法来调整储层模型的集合以匹配实际字段中观察到的数据。我们从许多具有不同数值配置的模拟中挖掘了过去的执行日志，并根据数据提取的功能构建机器学习模型。这些功能包括储层模型本身的属性，例如活动单元的数量，即模拟行为的统计数据，例如线性求解器的迭代次数。采样技术用于查询甲骨文以找到可以减少经过的时间的数值参数，而不会显着影响结果的质量。我们的实验表明，预测可以平均将HM工作流程运行时提高31％。