MATLAB SMOT - Surrogate Model Optimization Toolbox

资 源 简 介

SMOT工具箱通过构建高效代理模型替代计算密集型仿真，显著提升优化效率。支持多种模型类型与策略组合，提供从构建、验证到优化的完整流程，适用于工程优化与复杂系统分析。

详 情 说 明

SMOT - 代理模型优化工具箱

项目介绍

SMOT（Surrogate Model Optimization Toolbox）是一个专注于通过构建高效代理模型来替代复杂计算密集型仿真过程的优化工具箱。本工具箱适用于工程设计、参数反演、超参数优化等需要大量数值模拟的场景，能够显著提升优化算法的计算效率。SMOT提供从代理模型构建、验证到优化的完整流程支持，支持多种代理模型类型与优化策略的灵活组合。

功能特性

• 自动化代理模型训练与超参数优化：自动选择最优模型参数，减少人工调参成本
• 多保真度数据融合建模：支持融合不同精度级别的仿真数据，平衡计算成本与模型精度
• 自适应采样策略：根据模型不确定性动态调整采样点，提高建模效率
• 不确定性量化分析：提供预测方差分布和置信区间评估，增强决策可靠性
• 并行化优化计算：利用多核计算资源加速优化过程

使用方法

输入参数

1. 设计变量矩阵：n×d维数值矩阵（n为样本数，d为变量维度）
2. 响应值向量：n×1维目标函数值或约束条件值
3. 变量约束：d×2维边界矩阵（每行对应变量的上下限）
4. 模型配置参数：代理模型类型选择、核函数设定、采样策略配置等
5. 优化参数：最大迭代次数、收敛容差、并行计算核心数等

输出结果

1. 优化解：最优设计变量组合与对应的目标函数值
2. 代理模型对象：训练完成的代理模型参数及预测接口
3. 优化过程记录：迭代历史、收敛曲线、采样点分布等可视化数据
4. 不确定性分析：预测方差分布、置信区间评估
5. 诊断报告：模型拟合度指标（R²、RMSE）、优化收敛状态分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 并行计算工具箱（可选，用于启用并行化功能）
• 内存：至少8GB RAM（推荐16GB以上）
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能流程，包括代理模型初始化、参数配置解析、训练数据预处理、模型自动优化训练、自适应采样策略执行、不确定性量化分析以及优化结果可视化输出等关键模块。该文件实现了从数据输入到优化结果生成的完整自动化流程，为用户提供一站式的代理模型优化解决方案。