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Efficient Design Optimization Assisted by Sequential Surrogate Models

机译：顺序替代模型辅助的高效设计优化

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The paper proposes a global optimization algorithm employing surrogate modeling and adaptive infill criteria. The surrogates are exploited to screen the design space and provide lower-fidelity predictions across it; on the other hand, specific criteria are designed to suggest new points for high-fidelity evaluation so as to enrich the optimizer database. Both Kriging and radial basis function network are used as surrogates with different training strategies. Sequential design is achieved by introducing several infill criteria according to the realization of the exploration-exploitation trade-off. Optimization results are provided both for scalable and analytical test functions and for a practical aerodynamic shape optimization problem.
机译：本文提出了一种采用替代模型和自适应填充准则的全局优化算法。利用这些代理来筛选设计空间并在其中提供较低保真度的预测；另一方面，设计了特定的标准来建议高保真度评估的新点，从而丰富优化程序数据库。克里金法和径向基函数网络均被用作具有不同训练策略的替代物。根据勘探开发权衡的实现，通过引入几个填充标准来实现顺序设计。为可扩展和分析测试功能以及实际的空气动力学形状优化问题提供了优化结果。

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