Optimering baserad på surrogatmodeller — Design med metamodellstöd

Surrogatbaserad optimering, formaliserad inom ramverket för datoriserade experiment av Sacks et al. (1989) och populariserad för ingenjörsvetenskap av Forrester et al. (2008), ersätter en orimligt dyr simulering eller ett fysiskt experiment med en billig approximativ modell — kallad en surrogatmodell eller metamodell — och optimerar sedan den surrogatmodellen. Surrogatmodellen är typiskt en Kriging-modell (Gaussisk process), en Radial Basis Function (RBF) eller en polynomisk responssyta, anpassad till en liten uppsättning noggrant valda designutvärderingar och periodiskt uppdaterad allt eftersom sökningen fortskrider.