【源码】基于贝叶斯优化的实验管理器系统

项目简介

本项目是集成贝叶斯优化算法的实验管理系统，旨在助力实验者以最少尝试次数找到最优实验条件或参数组合，尤其适用于计算成本高或难以直接求解的优化问题。系统具备数据预处理、贝叶斯优化、结果处理及可视化等功能。用户能通过简单界面操作自定义实验数据、采样方法、探索因子等参数，系统依据贝叶斯优化算法给出优化建议，还支持结果输出与可视化，方便用户直观查看和处理结果。

项目的主要特性和功能

1. 强大的贝叶斯优化算法：支持q - EI和q - UCB两种采样方法，可按需自动调整探索与利用的平衡。
2. 用户友好的界面：提供直观界面操作，便于用户自定义实验数据、采样方法、探索因子等参数。
3. 自动学习与自定义误差：系统可自动学习样本数据误差，也允许用户自定义误差以提高优化精度。
4. 可视化工具：提供优化建议的可视化结果，助用户更直观理解优化过程。
5. 灵活的结果输出：支持多种结果输出方式，方便用户保存和分享优化结果。
6. 高效的计算性能：采用高效贝叶斯优化算法，能在较少实验次数内找到接近最优的解。

安装使用步骤

安装依赖库

首先，确保安装了以下依赖库： - scikit - learn - PySide2

可以使用pip命令进行安装： bash pip install scikit-learn PySide2

运行GUI界面

在项目目录下直接运行SweetKiss.py文件即可打开GUI界面： bash python SweetKiss.py

自定义参数

在GUI界面上，用户可以自定义实验数据、采样方法、探索因子等参数。

开始优化

点击运行按钮，系统将开始执行贝叶斯优化过程。

查看结果

优化完成后，用户可以查看优化结果和建议，并选择保存或分享结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】