El modelo proxy puede acelerar eficazmente el proceso de estimación de la probabilidad de fallo, pero cuando el modelo proxy no logra representar con precisión la verdadera superficie de fallo, a menudo introduce un sesgo en la estimación, especialmente en problemas de ingeniería práctica de alta dimensión y/o altamente no lineales. Tomando como referencia la idea de aceptación retardada (delayed acceptance, DA) en métodos de Monte Carlo de cadenas de Markov (MCMC), este artículo propone una nueva estrategia que combina la simulación por subconjuntos (subset simulation, SuS) con el modelo proxy, llamada método DA-SuS. Este método descompone el proceso de aceptación en MCMC en tres etapas, donde primero los candidatos son evaluados por el modelo proxy; si son rechazados en esta etapa, no pasan a cálculos posteriores. Este mecanismo de aceptación retardada no viola la condición de equilibrio detallado de MCMC, es decir, independientemente de la precisión del modelo proxy, la distribución estacionaria sigue siendo la distribución objetivo, asegurando la imparcialidad asintótica de los estimadores MCMC. Aunque esta estrategia reduce algo la eficiencia estadística, disminuye significativamente la carga computacional al llamar al modelo real solo para candidatos con alta probabilidad en el dominio de fallo, mejorando así la eficiencia computacional global. Además, el artículo introduce tres estrategias mejoradas, incluyendo el entrenamiento adaptativo del modelo proxy Kriging, un criterio de aceptación basado en errores de clasificación errónea y un esquema de actualización a nivel de cadena. El rendimiento del algoritmo DA-SuS fue validado a través de tres ejemplos estándar y comparado con los métodos SuS tradicionales y sus variantes mejoradas que integran el modelo proxy. Los resultados muestran que el método DA-SuS propuesto puede alcanzar una estimación imparcial de la probabilidad de fallo incluso en problemas de alta dimensión y fuerte no linealidad, aunque su eficiencia estadística y computacional depende en cierta medida de la calidad del modelo proxy.

simulación por subconjuntos; modelo proxy; imparcialidad; aceptación retardada; Kriging