arXiv stat.ML· Zhen-Fan Wang, Kai Zhang, Xianping Du, Zhaolong Han, Dai Zhou, Onur Bilgen·· 6 天前AI 评分30
用于风电场布局样本高效贝叶斯优化的 Graph-informed Kriging 模型
A Graph-informed Kriging model for sample-efficient Bayesian optimization of wind farm layouts
AI 导读
研究人员提出 Graph-informed Kriging 框架，将风电场建模为有向气动图并把交互信息嵌入代理均值函数，以提升布局贝叶斯优化的样本效率。在 IEA Wind Task 37 基准测试中，该方法仅需约 280 次 AEP 评估即获具竞争力的解，并在 16 台风机测试中优于普通与多保真度 Kriging。该框架还拓展至 48 台风机场景，验证了大规模 CFD 布局优化的可行性。
来源：arXiv stat.ML · arxiv.org