Optimizare bazată pe surogat — Proiectare asistată de metamodele
Optimizarea bazată pe surogat, formalizată în cadrul experimentelor computaționale de Sacks et al. (1989) și popularizată pentru inginerie de Forrester et al. (2008), înlocuiește o simulare sau un experiment fizic prohibitiv de costisitoare cu un model aproximativ ieftin — numit surogat sau metamodel — și apoi optimizează acel surogat. Surogatul este, de obicei, un Kriging (Proces Gaussian), o Funcție de Bază Radială sau o suprafață de răspuns polinomială, ajustată pe un set mic de evaluări de proiectare atent alese și actualizată periodic pe măsură ce căutarea progresează.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Surrogate-Based Optimization (Metamodel-Assisted Optimization). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Optimizare BayesianăOptimizare↔ compare
- Proiectarea ExperimentelorDesign experimental↔ compare
- Strategia Evolutivă (CMA-ES)Optimizare↔ compare
- Eșantionarea Latin HypercubeSimulare↔ compare
- Metodologia Suprafeței de Răspuns (RSM)Design experimental↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →