În această prelegere pentru cursul de optimizare a proiectării inginerești AA 222 / CS 361 de la Stanford, ne aprofundăm în complexitatea optimizării surogat probabilistic. Conținutul acoperă metodologii cheie, inclusiv dezvoltarea și utilizarea modelelor surogat pentru optimizarea eficientă a proiectelor de inginerie complexe. Aceste modele cuprinzătoare sunt prezentate ca instrumente critice pentru evaluarea și îmbunătățirea performanțelor de proiectare. Prelegerea pune, de asemenea, accent pe aplicarea metodelor probabilistice pentru gestionarea incertitudinii și îmbunătățirea procesului decizional în procesul de proiectare.
Schema cursului
Selectarea modelului surogat
Modele probabilistice surogat
Distribuții gaussiene
Procese gaussiene
Previziune
Măsurători zgomotoase
Ajustarea proceselor gaussiene
Optimizare surogat
Explorare
Bazat pe predicții
Bazat pe erori
Limită inferioară a încrederii
Probabilitatea de îmbunătățire
Îmbunătățirea așteptată
Caiet: https://github.com/josh0tt/SurrogateOptimization
Vezi site-ul cursului: https://aa222.stanford.edu/
