提供一个Python实现贝叶斯优化的示例代码

以下是一个使用 Python 实现贝叶斯优化的示例代码：

import numpy as np
from bayes_opt import BayesianOptimization

def target_function(x, y):
    return -np.square(x + y) - np.sin(x) - np.cos(y)

pbounds = {'x': (-3, 3), 'y': (-3, 3)}
optimizer = BayesianOptimization(f=target_function, pbounds=pbounds)

optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=25)

print(optimizer.max)

这个示例代码使用了 `BayesianOptimization` 库来进行贝叶斯优化。`target_function` 函数是需要进行优化的目标函数，这里是一个简单的二元函数。`pbounds` 是一个字典，用于指定每个变量的范围。在这个示例中，`x` 和 `y` 的范围都是从 -3 到 3。

`BayesianOptimization` 的 `maximize` 方法用于执行优化。在这个示例中，我们使用了 5 个初始点进行优化，并进行了 25 次迭代。最终的优化结果可以通过 `max` 属性获得。

需要注意的是，在运行此代码之前，需要先安装 `bayesian-optimization` 库。可以通过运行 `pip install bayesian-optimization` 命令来安装此库。