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引言

在药物发现和有机合成领域，优化反应条件是提升产率、选择性和整体效率的核心挑战。传统方法如单因素优化（One-Factor-At-A-Time, OFAT）或全因子设计（Full Factorial Design）往往耗时耗力，尤其在实验资源有限或变量复杂时。近年来，贝叶斯优化（Bayesian Optimization）作为一种智能算法，在化学信息学中崭露头角。它通过概率模型和决策理论，在有限实验迭代中高效找到最优条件。

本文基于Pat Walters的实用化学信息学教程，原创探讨贝叶斯优化在反应优化中的应用。我们将介绍BayBE库（由德国默克公司科学家开发）的使用，结合一个真实反应案例进行模拟优化。内容以Python实现为主，适合化学信息学初学者。通过这个指南，你可以学习如何在实际项目中应用贝叶斯优化，减少实验次数并加速发现过程。

贝叶斯优化的核心原理

贝叶斯优化是一种黑盒优化技术，适用于评估成本高昂或函数未知的场景，如化学实验。其关键元素包括：

• 代理模型（Surrogate Model）：用于近似真实目标函数（如反应产率）。常用高斯过程（Gaussian Process, GP），它提供不确定性估计，并假设函数值服从多变量正态分布，能处理噪声和非线性关系。

• 采集函数（Acquisition Function）：指导下一个实验点的选择。常见如预期改进（Expected Improvement, EI），它权衡探索（不确定区域）和利用（已知高值区域）。EI公式为：