主要内容
什么是代理优化？
一种代理人是一个近似于另一个功能的函数。代理人很有用，因为它需要几乎没有时间评估。因此，例如，为了搜索最小化目标函数的点，简单地评估其代理在数千个点上，并将最佳值作为目标函数的最小化器的近似。
替代优化最适合耗时的客观函数。目标函数不需要平滑，但算法在目标函数连续时最佳。
代理优化尝试使用少数客观函数评估来查找目标函数的全局最小值。为此，算法试图在两个目标之间平衡优化过程：探索和速度。
探索搜索全局最小值。
在几个客观函数评估中获得良好解决方案的速度。
已被证明该算法可以收敛到全局解决方案，以便在有界域上的连续目标函数。看古曼[1]。但是，这种融合并不快。
通常，在靠近全局解决方案时，没有有用的停止标准阻止求解器。通常，您可以设置多个功能评估或一定时间的停止标准，并采取在该计算预算中找到的最佳解决方案。
有关细节的详细信息代理人考试算法，参见代理优化算法。
参考
[1] Gutmann，H.-M。全局优化的径向基函数方法。全球优化杂志19，第3,001号，第201.227页。https://doi.org/10.1023/a:10112555519438.
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