ScholarGate
Pembantu
Process / pipeline

Optimisasi Berasaskan Surogat — Reka Bentuk Dibantu Metamodel

Optimisasi berasaskan surogat, yang diformalkan dalam rangka kerja eksperimen komputer oleh Sacks et al. (1989) dan dipopularkan untuk kejuruteraan oleh Forrester et al. (2008), menggantikan simulasi atau eksperimen fizikal yang sangat mahal dengan model anggaran yang murah — dipanggil surogat atau metamodel — dan kemudian mengoptimumkan surogat tersebut. Surogat lazimnya ialah Kriging (Proses Gaussian), Fungsi Asas Jejari, atau permukaan respons polinomial yang dipasang pada sejumlah kecil penilaian reka bentuk yang dipilih dengan teliti dan dikemas kini secara berkala semasa carian berlangsung.

Buka dalam MethodMindTidak lama lagiVideoTidak lama lagiDownload slides

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Forrester, A., Sobester, A., & Keane, A. (2008). Engineering Design via Surrogate Modelling: A Practical Guide. Wiley. link
  2. 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

Cara memetik halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Surrogate-Based Optimization (Metamodel-Assisted Optimization). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateSurrogate-Based Optimization (Surrogate-Based Optimization (Metamodel-Assisted Optimization)). Dicapai 2026-06-15 daripada https://scholargate.app/ms/optimization/surrogate-optimization · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026