Revista Técnica de la Facultad de Ingeniería ()
Adaptive ensemble of metamodels for the solution of modelling and global optimization problems
Abstract
El enfoque de metamodelos es cada vez más popular y ha mostrado ser útil en el análisis y optimización de modelos computacionalmente costosos basados en simulaciones en, por ejemplo, las industrias petrolera, aeroespacial y automotriz. Sin embargo, el problema de encontrar un metamodelo que aproxime una función (el modelo numérico original) a partir de una muestra de puntos (datos), es inverso y no lineal de manera que con frecuencia existen múltiples metamodelos que ofrecen un razonable ajuste de los datos. Este trabajo ofrece una metodología para realizar modelado y optimización global con restricciones, usando un ensamble adaptativo de metamodelos (i.e., Funciones de Base Radial, Kriging y Regresión Polinómica), y su efectividad es evaluada comparando su desempeño (sobre 6 reconocidas funciones de prueba y una aplicación industrial) con el del uso aislado de los miembros del ensamble. El desempeño del enfoque de ensamble propuesto fue robusto: i) el promedio de R2 calculado por tamaño de muestra es uno de los dos mayores con una de las dos menores varianzas (modelado) y ii) es el único de los metamodelos que, en general, presenta uno de los dos mejores resultados en cada uno de los casos de estudio (modelado y optimización).
