Modelele surogat, cunoscute și ca meta-modele sau modele de suprafață de răspuns, sunt modele simplificate care aproximează comportamentul simulărilor complexe și costisitoare din punct de vedere computațional. Ele sunt utilizate pe scară largă în optimizare pentru a reduce costul de calcul al evaluării funcției obiectiv și a constrângerilor, făcând algoritmii de optimizare mai eficienți și mai practici.
Rolul modelelor surogat în optimizare este de a construi o aproximare precisă și fiabilă a funcției obiectiv și a constrângerilor folosind un număr mic de simulări sau evaluări ale modelului real. Odată construit modelul surogat, algoritmii de optimizare pot căuta eficient soluția optimă evaluând în mod repetat modelul surogat în loc de modelul actual. Acest lucru reduce costul de calcul și timpul necesar pentru a găsi soluția optimă.
Modelele surogat sunt deosebit de utile în cazurile în care modelul real este costisitor din punct de vedere computațional sau dificil de evaluat, cum ar fi proiectarea și analiza inginerească, modelarea financiară și simulările de mediu. Folosind modele surogat, algoritmii de optimizare pot explora rapid spațiul de proiectare, pot identifica regiuni promițătoare și pot rafina soluția până la atingerea nivelului dorit de precizie.
În general, modelele surogat joacă un rol crucial în optimizare prin reducerea costurilor de calcul, accelerarea procesului de soluție, îmbunătățirea acurateței și fiabilitatea rezultatelor optimizării și permițând algoritmilor de optimizare să gestioneze modele complexe și costisitoare.
Data publicării: