Surrogates.jl:科学机器学习(SciML)的替代模型和优化 源码

代理人 替代模型是一种近似方法,它模仿计算上昂贵的模拟的行为。 用更多的数学术语:假设我们正在尝试优化函数f(p) ,但是f每次计算都非常昂贵。 可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况,这通常很昂贵。 我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f 。 代理模型的构建可以看作是一个三步过程: 样品选择 替代模型的构建 代理优化 当前所有可用的采样方法: 网格 制服 索博尔 拉丁超立方体 低差异 克罗内克 金的 随机的 当前所有可用的代理模型: 克里格 使用Stheno进行克里金法 径向基础 温德兰 线性的 二阶多项式 支持向量机(等待