一种面向近似计算参数优化的分层多目标优化方法及系统

本发明涉及一种面向近似计算参数优化的分层多目标优化方法及系统。所述方法包括：构建近似计算承诺书调优的层级化搜索模型。在类别型决策层，将每一种近似策略作为一个臂，采用多臂老虎机算法对臂进行维护，根据得到的Beta分布在每轮迭代中获取随机采样值，取其最大值对应的目标臂进行评估，以获取待优化臂。将其输入至数值型决策层进行参数迭代寻优，通过最大化qNEHVI采集函数，生成下一个待评估参数点，以使通过多目标贝叶斯优化引擎执行待优化臂与参数点对应的程序，获取优化评估结果。据此结果与预设的评估预算，获取最有近似计算配置。采用本方法能够面对混合且层级依赖变量空间，能够提升调优效率与降低成本。