Vid matematisk/statistisk modellering av komplexa system är datapunkternas placeringar avgörande för algoritmens framgång. Sekventiella designmetoder är iterativa algoritmer som använder data från tidigare iterationer för att vägleda framtida urval. De används ofta för att förbättra en inledande design såsom en latinsk hyperkub eller ett enkelt rutnät, för att fokusera på mycket dynamiska delar av designutrymmet. I detta dokument görs en jämförelse mellan olika sekventiella designmetoder för global surrogatmodellering på ett verkligt elektronikproblem. Befintliga utnyttjande- och prospekteringsbaserade metoder jämförs med en ny hybridteknik som innehåller både ett utnyttjandekriterium med hjälp av lokala linjära approximationer av den objektiva funktionen och ett prospekteringskriterium med hjälp av en Monte Carlo Voronoi tessellation. Testresultaten visar att en avsevärd förbättring av den genomsnittliga modellens noggrannhet kan uppnås med hjälp av denna nya metod.
I REF görs en jämförelse mellan olika Sekventiella Experimentella Designmetoder för global surrogatmodellering på ett verkligt elektronikproblem.
A novel sequential design strategy for global surrogate modeling
{'venue': 'Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference (WSC)', 'journal': 'Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference (WSC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}