I modelli surrogati, noti anche come meta-modelli o modelli di superficie di risposta, sono modelli semplificati che approssimano il comportamento di simulazioni complesse e computazionalmente costose. Sono ampiamente utilizzati nell'ottimizzazione per ridurre il costo computazionale della valutazione della funzione obiettivo e dei vincoli, rendendo gli algoritmi di ottimizzazione più efficienti e pratici.
Il ruolo dei modelli surrogati nell'ottimizzazione è quello di costruire un'approssimazione accurata e affidabile della funzione obiettivo e dei vincoli utilizzando un piccolo numero di simulazioni o valutazioni del modello effettivo. Una volta costruito il modello surrogato, gli algoritmi di ottimizzazione possono cercare in modo efficiente la soluzione ottimale valutando ripetutamente il modello surrogato anziché il modello effettivo. Ciò riduce il costo computazionale e il tempo necessario per trovare la soluzione ottimale.
I modelli surrogati sono particolarmente utili nei casi in cui il modello effettivo è computazionalmente costoso o difficile da valutare, come nella progettazione e nell'analisi ingegneristica, nella modellazione finanziaria e nelle simulazioni ambientali. Utilizzando modelli surrogati, gli algoritmi di ottimizzazione possono esplorare rapidamente lo spazio di progettazione, identificare regioni promettenti e perfezionare la soluzione fino a raggiungere il livello di accuratezza desiderato.
Nel complesso, i modelli surrogati svolgono un ruolo cruciale nell'ottimizzazione riducendo il costo computazionale, accelerando il processo di soluzione, migliorando l'accuratezza e l'affidabilità dei risultati di ottimizzazione e consentendo agli algoritmi di ottimizzazione di gestire modelli complessi e costosi.
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