查尔斯·奥德特;阿兰·巴塔利;索尔内·科伊蒂奇 在黑盒优化中逃离未知的不连续区域。 （英语） Zbl 1497.90221号 SIAM J.Optim公司。 32，第3期，1843-1870（2022）. 概要：关键非线性系统的设计通常需要使用昂贵的黑箱模拟，以呈现内在的不连续性，这些不连续性在变量空间中的位置无法进行分析预测。如果不采取进一步的预防措施，相关优化问题的解决将导致设计配置接近黑匣子输出函数的不连续性。这些不连续性可能暴露出设计空间的不安全区域，例如非线性共振区域。为了解释操作条件的可能变化，可接受的解决方案必须远离变量空间的不安全区域。这项工作的目标是解决一个有约束的黑箱优化问题，并附加一个约束条件，即解应该在目标函数或约束的不连续或强变化的未知区域之外。该方法是网格自适应直接搜索的扩展(疯子)算法和目标是建立这些区域的一系列内部近似。该算法称为DiscoMADS公司依赖于两个主要机制：揭示不连续性和逐渐逃离周围区域。收敛分析支持该算法并保留了疯子对分析问题和三个工程问题进行了数值试验，说明了该算法的以下可能应用：简化桁架的设计、化学成分的合成和涡轮机械叶片的设计。这个迪斯科舞厅该算法通过提供远离不连续区域的可行解，成功地解决了这些问题。 理学硕士： 90 C56 无导数方法和使用广义导数的方法 90立方 非线性规划 90 C90 数学规划的应用 关键词：黑盒优化;不连续函数;网格自适应直接搜索 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Audet}等人，SIAM J.Optim。32，第3号，1843-1870（2022；Zbl 1497.90221） 全文： 内政部 参考文献： [1] R.Ahlfeld、F.Montomoli、M.Carnevale和S.Salvadori，使用多元Padeí近似对不连续模型进行自主不确定性量化，J.Turbomach。，140 (2018), 041004, https://doi.org/10.1115/1.4038826。 [2] J.M.Anderson，《使用贝叶斯仿真建模步长不连续函数》，奥克兰理工大学博士论文，2017年，http://hdl.handle.net/10292/10543。 [3] 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