基于克里金的随机仿真优化教程
最优化与控制
2025-02-11 v1
摘要
本教程聚焦于克里金基于仿真优化，强调在涉及高成本仿真模型的优化问题中数据效率的重要性。它讨论了克里金模型如何发展出最小化所需仿真次数的算法，特别是在存在噪声评估的情况下。教程使用一个示例性案例比较克里金基于算法与传统多项式基于优化方法的性能。此外，讨论了克里金算法的关键扩展，包括多目标和受限优化，提供了关于其在复杂真实场景中应用的见解。
引用
@article{arxiv.2502.05216,
title = {A tutorial on kriging-based stochastic simulation optimization},
author = {Sasan Amini and Inneke Van Nieuwenhuyse},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.05216},
year = {2025}
}