सरोगेट मॉडल, जिन्हें मेटा-मॉडल या प्रतिक्रिया सतह मॉडल के रूप में भी जाना जाता है, सरलीकृत मॉडल हैं जो जटिल और कम्प्यूटेशनल रूप से महंगे सिमुलेशन के व्यवहार का अनुमान लगाते हैं। उद्देश्य फ़ंक्शन और बाधाओं के मूल्यांकन की कम्प्यूटेशनल लागत को कम करने के लिए अनुकूलन में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, जिससे अनुकूलन एल्गोरिदम अधिक कुशल और व्यावहारिक हो जाते हैं।
ऑप्टिमाइज़ेशन में सरोगेट मॉडल की भूमिका वास्तविक मॉडल के सिमुलेशन या मूल्यांकन की एक छोटी संख्या का उपयोग करके उद्देश्य फ़ंक्शन और बाधाओं का सटीक और विश्वसनीय अनुमान लगाना है। एक बार सरोगेट मॉडल बन जाने के बाद, अनुकूलन एल्गोरिदम वास्तविक मॉडल के बजाय सरोगेट मॉडल का बार-बार मूल्यांकन करके इष्टतम समाधान की खोज कर सकते हैं। यह इष्टतम समाधान खोजने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल लागत और समय को कम करता है।
सरोगेट मॉडल उन मामलों में विशेष रूप से उपयोगी होते हैं जहां इंजीनियरिंग डिजाइन और विश्लेषण, वित्तीय मॉडलिंग और पर्यावरण सिमुलेशन के रूप में वास्तविक मॉडल कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा या मूल्यांकन करना मुश्किल होता है। सरोगेट मॉडल का उपयोग करके, अनुकूलन एल्गोरिदम जल्दी से डिज़ाइन स्थान का पता लगा सकते हैं, आशाजनक क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं और वांछित स्तर की सटीकता प्राप्त होने तक समाधान को परिष्कृत कर सकते हैं।
कुल मिलाकर, सरोगेट मॉडल कम्प्यूटेशनल लागत को कम करके, समाधान प्रक्रिया को तेज करके, अनुकूलन परिणामों की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करके और जटिल और महंगे मॉडल को संभालने के लिए अनुकूलन एल्गोरिदम को सक्षम करके अनुकूलन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
प्रकाशन तिथि: