Surrogatbaserade optimeringsmetoder (SBO) har etablerats som effektiva tekniker för konstruktionsproblem genom deras förmåga att tämja nonsmoothness och minska beräkningskostnader. Möjliga surrogat modellering tekniker inkluderar datapass (lokal, multipoint, eller global), multifidelity modell hierarkier, och reducerade-order modeller, och var och en av dessa typer har unika funktioner när de används inom SBO. Detta papper utforskar ett antal SBO algoritmiska variationer och deras effekt för olika surrogat modellering fall. För det första utforskas allmänna faciliteter för begränsningshantering genom ungefärliga underproblemformuleringar (t.ex. direkt surrogat), begränsningsavslappningsmetoder (t.ex. homotopy), meritfunktionsval (t.ex. förstärkt Lagrangian) och iterera val av acceptanslogik (t.ex. filtermetoder). För det andra beskrivs tekniker som är specialiserade på särskilda surrogattyper. Beräkningsresultat presenteras för uppsättningar av algebraiska testproblem och en teknisk designapplikation löses med hjälp av DAKOTA-programvaran.
Surrogatmodeller, även kallade metamodeller, har klassificerats i data-fit, multifidelity och reduced-order REF.
Formulations for Surrogate-Based Optimization with Data-Fit, Multifidelity and Reduced-Order Models
{'venue': 'Proceedings of the 11 th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference, No. 2006-7117 in AIAA Paper', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}