Surrogate-Assisted Memetic Algorithm (SAMA) är en hybrid evolutional algoritm, särskilt en memetic algoritm som använder surrogate modeller i optimeringssökningen. Eftersom de flesta av de objektiva funktionsutvärderingarna i SAMA är ungefärliga, påverkas sökningsprestandan för SAMA sannolikt av egenskaperna hos de modeller som används. I denna uppsats studerar vi sökresultatet av att använda olika metamodelleringsmetoder, ensembler och multisurrogat i SAMA. I synnerhet anser vi att SAMA-TRF, en SAMA-modell management ram som innehåller ett förtroende region system för interleating användning av exakt objektiv funktion med beräkningsmässigt billiga lokala metamodeller under lokala sökningar. I studien används fyra olika metamodeller, nämligen Gaussian Process (GP), Radial Basis Function (RBF), Polynomial Regression (PR) och Extreme Learning Machine (ELM). Empiriska resultat som erhållits visar att även om vissa metamodelleringsmetoder presterar bäst på särskilda referensproblem, ger ensemble av metamodeller och multisurrogat robust och förbättrad lösningskvalitet på referensproblemen i allmänhet, för samma beräkningsbudget.
REF-riktmärke olika lokala surrogat modellering typer (kvadratiska polynom, GP, RBF och extrema inlärningsmaskiner neurala nätverk) inklusive användning av (fasta) ensembler, för optimering av beräkning dyrt simuleringskoder.
A study on metamodeling techniques, ensembles, and multi-surrogates in evolutionary computation
{'venue': "GECCO '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}