Julia中代理径向基函数的优化

在下面的示例中，我尝试使用

subrogate\u optimize

实现径向基的优化函数

x = [1, 3, 4, 6, 7, 7.5, 8]
y = [2, 3, 6, 6, 7, 8.5, 9]
z = [1, 2, 4, 7, 8, 2, 4]
XY = zip(x,y) |> collect
lb, ub = vcat(minimum(x),minimum(y)), vcat(maximum(x), maximum(y))

radial = Surrogates.RadialBasis(XY, z, lb, ub)

# I have tried using the surrogate_optimize directly, but i know it requires objective function,

surrogate_optimize(z, SRBF(), lb, ub, radial, UniformSample(), maxiters=50)

由于上述实现是错误的，因此我想知道如何在上述脚本上实现代理优化功能

文档参考：

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谢谢

优化需要一个函数来优化，而你却一个也没有。。。看起来你只是想做一些类似插值的事情？@phipsgabler谢谢你的回复！！主要思想是使用

rbf

和

多二次径向

进行插值，这里我使用

代理。径向基

和

线性径向

。使用上述方法，我的放射线的精度非常低，因此我正在寻找改进的方法。但是，如果有更好的直接方法来执行上述插值，请务必让我知道。@phipsgabler我从Chris建议的示例开始：