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利用决策空间的分区有效解决基于仿真的优化问题的许多实例。 (英语) 兹比尔1392.90110

摘要:本文讨论了一类基于模拟的目标函数的数学优化问题的求解。将决策变量分为两组,分别称为变量和参数,使得目标函数值受变量的影响大于参数的影响。我们旨在以计算效率高的方式解决大量参数设置的优化问题。所开发的算法使用目标函数的代理模型来选择参数设置,并针对每个参数设置计算变量域上的近似最优解。然后,通过代理模型的加权计算其他参数设置的近似最优解,而不需要额外昂贵的函数评估。我们已经测试了该算法在一组全局优化问题上的性能,这些问题在数学特性和变量数方面都不同和参数。我们的结果表明,它优于基于目标函数在完全变量和参数空间上的代理模型的标准和常用方法。

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90立方厘米 灵敏度、稳定性、参数优化
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全文: 内政部

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