تواجه بعض الهياكل الرئيسية المهمة خلال فترة الخدمة أحداثًا قصوى قد يتم تجاهلها بسبب احتمال حدوثها المنخفض جدًا، ولكن إذا حدثت فسوف تؤدي إلى خسائر جسيمة. لتمكين التقدير الدقيق لاحتمال الفشل الضئيل للهياكل المعقدة، تم اقتراح طريقة توازن بين دقة تكلفة حساب احتمال حدوث الأحداث القصوى. من خلال استراتيجية التعلم النشط المبنية على نموذج الوكيل الغاوسي، تم بناء دالة بحث تجمع النقاط التدريبية بشكل فعال في ذيل جانب واحد، حيث تكون هذه الدالة أكثر كفاءة في البحث عن مناطق الخطأ القصوى بعد وزنها بدالة التوزيع، ثم تعيد استثمار النقاط التدريبية الجديدة. للتحقق من فعالية الخوارزمية، تم استخدام تحليل غير خطي لشق الهيكل كمثال، وتم مقارنة نتائج الخوارزمية مع MCS، حيث كان الخطأ النسبي في تقدير متوسط المتغيرات العشوائية حوالي 10٪، مما يشير إلى أن الطريقة يمكنها توفير نتائج إحصائية مقبولة؛ بالمقارنة مع نتائج AL-GP، تم تخفيض توقع خطأ المتغيرات العشوائية المقدر بنسبة 20٪، مما يوضح انخفاضًا أسرع في عدم اليقين في الذيل. يثبت المثال أن الخوارزمية أكثر حساسية للذيل، مما يجعلها مناسبة لحساب التوزيعات التي تحمل مخاطر ذيل محتملة.

نموذج الوكيل الغاوسي;الموثوقية;التعلم النشط;الأحداث القصوى