克里金模型，也称为高斯过程模型，可在优化中用作预测工具，以帮助估计函数的值及其在未观察点的导数。这在评估昂贵的函数或只能进行有限数量的函数评估时特别有用。通过利用克里格模型的预测函数值和方差，优化算法可以就搜索空间中的探索和利用位置做出明智的决策，从而有可能减少寻找最佳解决方案所需的函数评估次数。克里格模型也可用于构建多目标优化中的代理模型，其中目标函数由克里格模型逼近，优化问题使用进化算法或其他全局优化技术解决。总的来说，克里格模型在优化中发挥着至关重要的作用，它可以有效地探索和利用搜索空间，从而产生更快、更准确的优化结果。
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