SMT 2.0: A Surrogate Modeling Toolbox with a focus on Hierarchical and Mixed Variables Gaussian Processes

要約

サロゲート モデリング ツールボックス (SMT) は、サロゲート モデリング手法、サンプリング手法、およびサンプル問題のセットを提供するオープンソース Python パッケージです。
このペーパーでは、ツールボックスに大幅なアップグレードと新機能を導入する SMT のメジャーな新しいリリースである SMT 2.0 について説明します。
このリリースでは、混合変数サロゲート モデルと階層変数を処理する機能が追加されています。
これらのタイプの変数は、いくつかのサロゲート モデリング アプリケーションにおいてますます重要になってきています。
SMT 2.0 では、サンプリング方法の拡張、新しいサロゲート モデルの追加、クリギング用の分散とカーネル導関数の計算によって SMT も改善されています。
このリリースには、ノイズを処理し、多重忠実度データを使用するための新しい関数も含まれています。
私たちの知る限り、SMT 2.0 は、階層型および混合入力のサロゲート モデルを提案する最初のオープンソース サロゲート ライブラリです。
このオープンソース ソフトウェアは、New BSD ライセンスに基づいて配布されています。

要約(オリジナル)

The Surrogate Modeling Toolbox (SMT) is an open-source Python package that offers a collection of surrogate modeling methods, sampling techniques, and a set of sample problems. This paper presents SMT 2.0, a major new release of SMT that introduces significant upgrades and new features to the toolbox. This release adds the capability to handle mixed-variable surrogate models and hierarchical variables. These types of variables are becoming increasingly important in several surrogate modeling applications. SMT 2.0 also improves SMT by extending sampling methods, adding new surrogate models, and computing variance and kernel derivatives for Kriging. This release also includes new functions to handle noisy and use multifidelity data. To the best of our knowledge, SMT 2.0 is the first open-source surrogate library to propose surrogate models for hierarchical and mixed inputs. This open-source software is distributed under the New BSD license.

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