대리 최적화란?

대리(surrogate)는 또 다른 함수를 근사하는 함수입니다. 대리는 평가에 시간이 거의 걸리지 않기 때문에 유용합니다. 예를 들어, 목적 함수를 최소화하는 점을 탐색하려면 수천 개의 점에 대한 대리를 평가하고 그 최적 값을 목적 함수의 최소점에 대한 근사값으로 취합니다.

대리 최적화는 시간이 오래 걸리는 목적 함수에 가장 적합합니다. 목적 함수가 매끄러울 필요는 없지만, 알고리즘은 목적 함수가 연속적일 때 가장 잘 작동합니다.

대리 최적화는 적은 횟수의 목적 함수 실행으로 목적 함수의 전역 최솟값을 구하려고 시도합니다. 이를 위해 알고리즘은 탐색과 속도라는 두 목표 사이에서 최적화 과정의 균형을 맞추려고 합니다.

전역 최솟값을 찾는 탐색.
적은 횟수의 목적 함수 실행을 통해 좋은 해를 구할 수 있는 속도.

이 알고리즘은 유계 영역에서 연속 목적 함수의 전역해로 수렴하는 것으로 입증되었습니다. Gutmann [1] 항목을 참조하십시오. 그러나 이 수렴은 빠르지 않습니다.

일반적으로 솔버가 전역해에 근접했을 때 솔버를 중지시키는 유용한 중지 기준은 없습니다. 대개는 함수 실행 횟수나 걸리는 시간에 대한 중지 기준을 설정하고 이 계산 예산 내에서 구해지는 최적해를 선택합니다.

surrogateopt 알고리즘에 대한 자세한 내용은 Surrogate Optimization Algorithm 항목을 참조하십시오.

참고 문헌

[1] Gutmann, H.-M. A radial basis function method for global optimization. Journal of Global Optimization 19, Issue 3, 2001, pp. 201–227. https://doi.org/10.1023/A:1011255519438

참고 항목

surrogateopt