Оптимизация на основе суррогатов — проектирование с использованием метамоделей
Оптимизация на основе суррогатов, формализованная в рамках компьютерных экспериментов Сакса и др. (1989) и популяризированная в инженерии Форрестером и др. (2008), заменяет непомерно дорогостоящее моделирование или физический эксперимент дешевой аппроксимирующей моделью — называемой суррогатом или метамоделью — и затем оптимизирует этот суррогат. Суррогатом обычно является модель Крѝгинга (Гауссовский процесс), радиальных базисных функций или полиномиальная поверхность отклика, построенная по небольшому набору тщательно отобранных проектных оценок и периодически обновляемая по мере прогресса поиска.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Surrogate-Based Optimization (Metamodel-Assisted Optimization). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Байесовская оптимизацияОптимизация↔ compare
- Планирование экспериментаПланирование эксперимента↔ compare
- Стратегия эволюции (CMA-ES)Оптимизация↔ compare
- Латинское гиперкубическое проектированиеИмитационное моделирование↔ compare
- Методология поверхности отклика (RSM)Планирование эксперимента↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →