基于贝叶斯优化的自适应马尔科夫链蒙特卡洛(Adaptive-MCMC)算法matlab仿真
本项目基于贝叶斯优化的自适应马尔科夫链蒙特卡洛（Adaptive-MCMC）算法，实现MATLAB仿真，并对比Kawasaki sampler、IMExpert、IMUnif和IMBayesOpt四种方法。核心在于利用历史采样信息动态调整MCMC参数，以高效探索复杂概率分布。完整程序在MATLAB2022A上运行，展示T1-T7结果，无水印。该算法结合贝叶斯优化与MCMC技术，通过代理模型和采集函数优化采样效率。