Surrogate-Based Optimization — Metamodel-Assisted Design
Asendusmudelipõhine optimeerimine, mis formaliseeriti Sacks et al. (1989) arvutikatsete raamistikus ja mida populariseerisid inseneriteaduses Forrester et al. (2008), asendab ebamõistlikult kalli simulatsiooni või füüsilise katse odava ligikaudse mudeli — mida nimetatakse asendusmudeliks või metamudeliks — ja optimeerib seejärel selle asendusmudeli. Asendusmudel on tavaliselt Kriging (Gaussi protsess), radiaalne baasfunktsioon või polünoomne vastusepind, mis on kohandatud väikesele hoolikalt valitud disainihinnangute komplektile ja mida perioodiliselt värskendatakse otsingu edenemisel.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Surrogate-Based Optimization (Metamodel-Assisted Optimization). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Bayesi optimeerimine – järjestikune mudelipõhine hüperparameetrite häälestamineOptimeerimine↔ compare
- KatseplaneerimineKatsedisain↔ compare
- Evolutionary Strategy (CMA-ES)Optimeerimine↔ compare
- Latin Hypercube SamplingSimulatsioon↔ compare
- Response Surface Methodology (RSM)Katsedisain↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →