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什么是代理优化？
一种替代品是一个近似另一个功能的函数。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，简单地评估其上数千点的代理，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。
探索以搜索全局最低限度。
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有限域的连续目标函数。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段时间的停止标准，并采取在该计算预算中找到的最佳解决方案。
有关详细信息代理人孔算法，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19，2001年第3,2001页，第201-227页。https://doi.org/10.1023/a:10112555519438.
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