代理模型的個人理解

個人理解 從解決時間和資源成本的角度進行的「插值」或「擬合」研究，最後進行優化得到全局最優解 實際上就是各種機器學習算法的應用 兩種實現思路：1，實驗量的堆積。在變量範圍內進行拉丁方抽樣（拉丁超立方抽樣），然後利用試驗或數值模擬進行對應的響應計算。然後利用代理模型構建映射關係，然後基於遺傳算法或多目標優化算法添加相應的約束進行優化，得到最優解。若需要高精度結果，則嚴重依賴實驗量。2，加點準則。先抽

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