朱利安·马尔扎特;埃里克·沃尔特;彼得·拉哈尼尔（Piet-Lahanier，Hélène） 通过Kriging和松弛对黑盒函数进行最坏情况下的全局优化。 （英语） Zbl 1268.90054号 J.全球。最佳方案。 55，第4期，707-727（2013）. 摘要：提出了一种新的算法来处理通过昂贵的计算机模拟评估的黑盒函数的最坏情况优化。这些计算机实验的输入变量假定为两种类型。当环境变量产生不良影响时，必须调整控制变量，控制变量的设计应稳健。拟提出的算法搜索极小极大解，即使目标函数相对于环境变量的最大值最小化的控制变量的值。当控制和环境变量位于连续空间中时，问题尤其困难。将松弛过程与基于克里格的优化相结合，可以处理变量的连续性，以及在大多数实际问题中没有目标函数的分析表达式的事实。在已知结果的分析测试函数和工程应用中，进行了数值实验以评估算法的准确性和效率。 引用于13文件 MSC公司： 90C26型 非凸规划，全局优化 90立方厘米 数学规划中的极小极大问题 关键词：计算机实验;连续极大极小;高效全局优化;预期改善;故障诊断;克里金;稳健优化;最坏情况分析 软件：EGO公司;SPACE（空间） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Marzat}等人，J.Glob。最佳方案。55，第4号，707--727（2013；Zbl 1268.90054） 全文： 内政部 哈尔 参考文献： [1] Santner T.J.、Williams B.J.、Notz W.：计算机实验的设计与分析。施普林格，柏林，海德堡（2003）·Zbl 1041.62068号 [2] Jones R.：基于响应曲面的全局优化方法分类。J.全球。最佳方案。21(4), 345–383 (2001) ·Zbl 1172.90492号 ·doi:10.1023/A:1012771025575 [3] Queipo N.V.、Haftka R.T.、Shyy W.、Goel T.、Vaidyanathan R.、Tucker P.K.：基于代理的分析和优化。掠夺。Aerosp.航空公司。科学。41(1), 1–28 (2005) ·doi:10.1016/j.paeroci.2005.02.001 [4] Simpson T.W.、Poplinski J.D.、Koch 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