Optimalizace založená na náhradních modelech — Návrh s asistencí metamodelů
Optimalizace založená na náhradních modelech, formalizovaná v rámci počítačových experimentů Sacks et al. (1989) a popularizovaná pro inženýrství Forrester et al. (2008), nahrazuje nepřípustně nákladnou simulaci nebo fyzikální experiment levným aproximovaným modelem — nazývaným náhradní model (surrogate) nebo metamodel — a následně optimalizuje tento náhradní model. Náhradní model je typicky Krigingův (Gaussovský proces), radiální bázová funkce nebo polynomiální povrch odezvy, přizpůsobený malé sadě pečlivě zvolených návrhových evaluací a periodicky aktualizovaný během průběhu vyhledávání.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Forrester, A., Sobester, A., & Keane, A. (2008). Engineering Design via Surrogate Modelling: A Practical Guide. Wiley. link ↗
- Sacks, J., Welch, W. J., Mitchell, T. J., & Wynn, H. P. (1989). Design and Analysis of Computer Experiments. Statistical Science, 4(4), 409-423. DOI: 10.1214/ss/1177012413 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Surrogate-Based Optimization (Metamodel-Assisted Optimization). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/optimization/surrogate-optimization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesovská optimalizaceOptimalizace↔ compare
- Plánování experimentůPlánování experimentů↔ compare
- Evoluční strategie (CMA-ES)Optimalizace↔ compare
- Latin Hypercube SamplingSimulace↔ compare
- Metodologie ploch odezvy (RSM)Plánování experimentů↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →