Key points are not available for this paper at this time.
الملخص: نماذج متعددة الدقة (MF) موجودة بكثرة في الهندسة القائمة على المحاكاة. تم اقتراح العديد من استراتيجيات MF لتحسين الكفاءة في عمليات الهندسة، خاصة في تحسين التصميم. عندما يتعلق الأمر بتقييم أداء تقنيات التحسين MF، تعتمد الممارسات الحالية عادةً على حالات اختبار تشمل نماذج MF مصطنعة يبدو أنها تعسفية من وظائف رياضية، بسبب الوصول المحدود إلى نماذج MF حقيقية. بينما يُقبل استخدام نماذج MF مصطنعة، غالبًا ما تكون هذه النماذج مكتوبة يدويًا بدلاً من أن تُنشأ بطريقة منهجية. وهذا يؤدي إلى الخطر المحتمل بأن نماذج MF الاختبارية قد لا تمثل السيناريوهات العامة. نقترح إطارًا لتوليد نماذج MF اختبارية بطريقة منهجية وتوصيف أداء تقنيات التحسين MF بشكل شامل. في إطار عملنا، يتم توليد نماذج MF بناءً على نماذج عالية الدقة (HF) محددة وتأتي مع معاملين للتحكم في مستويات دقتها والسماح بالعشوائية في النماذج. في عملية الاختبار الخاصة بنا، يتم صياغة مشاكل MF الحالة بشكل منهجي باستخدام طريقة إنشاء نموذجنا. ينتج عن تطبيق تقنية التحسين MF المعطاة على هذه المشاكل ما نسميه "منحنيات التوفير" التي توصف أداء التقنية بشكل مشابه لكيفية وصف منحنيات خصائص التشغيل الاستقبالي (ROC) مصنّفات التعلم الآلي. كما تسمح نتائج اختبارنا برسم "منحنيات الكفاءة" التي تؤدي وظيفة مشابهة لمنحنيات التوفير في أنواع معينة من المشاكل. تسهل مرونة إنشاء نموذج MF لدينا تطوير عمليات اختبار لسيناريوهات مشاكل MF العامة، ويمكن توسيع إطار عملنا بسهولة لتطبيقات MF أخرى غير التحسين.
دراسة تاو وآخرون (Sat) هذا السؤال.