Место издания:Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН (Москва) Москва, Россия
Первая страница:167
Последняя страница:172
Аннотация:В некоторых практических приложениях требуется оптимизировать функцию, расчёт одного
значения которой может занимать значительное
время.
Одним из способов оптимизации таких функций является оптимизация на основе суррогатных
моделей, основная идея которой состоит в построении аппроксимации (суррогатной модели) целевой
функции и дальнейшем ее использовании при оптимизации. В данной работе в качестве суррогатной модели рассматривается стохастическая модель гауссовского процесса.
В работе рассмотрено несколько методов суррогатной оптимизации и проведено их сравнение
с классическими методами оптимизации на большом количестве тестовых функций различных размерностей.