Modelos substitutos, também conhecidos como metamodelos ou modelos de superfície de resposta, são modelos simplificados que aproximam o comportamento de simulações complexas e computacionalmente caras. Eles são amplamente utilizados em otimização para reduzir o custo computacional de avaliar a função objetivo e as restrições, tornando os algoritmos de otimização mais eficientes e práticos.
O papel dos modelos substitutos na otimização é construir uma aproximação precisa e confiável da função objetivo e das restrições usando um pequeno número de simulações ou avaliações do modelo real. Depois que o modelo substituto é construído, os algoritmos de otimização podem procurar com eficiência a solução ideal avaliando repetidamente o modelo substituto em vez do modelo real. Isso reduz o custo computacional e o tempo necessário para encontrar a solução ótima.
Os modelos substitutos são particularmente úteis nos casos em que o modelo real é computacionalmente caro ou difícil de avaliar, como em projeto e análise de engenharia, modelagem financeira e simulações ambientais. Ao usar modelos substitutos, os algoritmos de otimização podem explorar rapidamente o espaço de design, identificar regiões promissoras e refinar a solução até que o nível desejado de precisão seja alcançado.
No geral, os modelos substitutos desempenham um papel crucial na otimização, reduzindo o custo computacional, acelerando o processo de solução, melhorando a precisão e a confiabilidade dos resultados da otimização e permitindo que os algoritmos de otimização lidem com modelos complexos e caros.
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