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近年来，关于贝叶斯优化方法和实践方面已有一些全面综述和教程，每篇综述都专注于特定的重点。例如，文献[184]对克里格插值法在早期研究中的应用进行了回顾，并探讨了其在约束优化方面的扩展。在文献[53]中，研究者提供了一个针对贝叶斯优化的教程，特别侧重于将贝叶斯优化应用于偏好建模和主动用户交互问题。此外，文献[28]全面回顾了贝叶斯优化的基础，并详细阐述了统计建模和流行的适应性函数的应用。同时，文献[185]也探讨了贝叶斯优化领域的一些最新进展，特别关注多目标优化（MFO）和约束优化方面的发展。虽然已有多篇综述论文对贝叶斯优化进行了深入探讨，但尚未涵盖贝叶斯优化领域的所有丰富扩展。自文献[28]发表以来，贝叶斯优化领域不断取得许多新进展，这使得对这一充满活力的研究领域进行更新和全面的综述变得尤为重要。因此，对贝叶斯优化领域进行新的研究和综述将有助于深入了解当前的最新发展，使研究人员和从业者受益。