Surrogatmodeller, også kjent som metamodeller eller responsoverflatemodeller, er forenklede modeller som tilnærmer oppførselen til komplekse og beregningsmessig dyre simuleringer. De er mye brukt i optimalisering for å redusere beregningskostnadene ved å evaluere den objektive funksjonen og begrensningene, noe som gjør optimaliseringsalgoritmer mer effektive og praktiske.
Rollen til surrogatmodeller i optimalisering er å bygge en nøyaktig og pålitelig tilnærming av den objektive funksjonen og begrensningene ved å bruke et lite antall simuleringer eller evalueringer av den faktiske modellen. Når surrogatmodellen er bygget, kan optimaliseringsalgoritmer effektivt søke etter den optimale løsningen ved gjentatte ganger å evaluere surrogatmodellen i stedet for den faktiske modellen. Dette reduserer beregningskostnadene og tiden som kreves for å finne den optimale løsningen.
Surrogatmodeller er spesielt nyttige i tilfeller der den faktiske modellen er beregningsmessig dyr eller vanskelig å evaluere, som i ingeniørdesign og analyse, finansiell modellering og miljøsimuleringer. Ved å bruke surrogatmodeller kan optimaliseringsalgoritmer raskt utforske designområdet, identifisere lovende regioner og avgrense løsningen til ønsket nøyaktighetsnivå er oppnådd.
Totalt sett spiller surrogatmodeller en avgjørende rolle i optimalisering ved å redusere beregningskostnadene, akselerere løsningsprosessen, forbedre nøyaktigheten og påliteligheten til optimaliseringsresultatene og gjøre det mulig for optimaliseringsalgoritmer å håndtere komplekse og dyre modeller.
Publiseringsdato: