대리 최적화의 하한 함수 추정
최적화 문제에서 하한(lower bound)은 탐색 방향 제시, 해의 품질 향상, 최적성 간극 정량화에 필수적입니다. 그러나 고비용 블랙박스 설정에서 함수의 거동이 도메인에 따라 변하면 립시츠 기반 추정 하한의 품질이 저하될 수 있습니다. 본 연구는 이 한계를 극복하고자 대리 모델 예측과 비선형 거리 측정법을 결합한 새로운 대리 기반 하한 프레임워크를 제안합니다. 제안하는 방법론은 함수 평가가 희소하게만 가능한 상황에서 더 유익한 하한 추정치를 제공하도록 설계되었습니다. 횔더(Hölder) 유형 구성에서 초선형, 선형, 아선형 거…