http://artax.karlin.mff.cuni.cz/~bajel3am/gpcomparison2017/ <!-- 基本的にはCMA-ESなんだけど、過去のサンプル点からGPのモデルも作ってCMA-ESの分布からサンプルされた点をGPでpredictしたときの平均と分散から評価する解を絞込む。GPのモデルを作るから評価回数に依存するけど、GP-BOみたいな計算コストはかからない。獲得関数の最適化もないし、この手法は分布が更新されたときにGPのモデルを構築するだけでいい。10000回とかは厳しいけど、OptunaはRDBストレージのボトルネックも大きいからそもそも10000回とかできないし、結構この手法が向いてる -->