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查尔斯·奥德特;科特，帕斯卡;凯瑟琳·波桑特;部落，克利斯朵夫

单调灰盒直接搜索优化。 （英语） Zbl 1433.90200

最佳方案。莱特。 第14期，第1期，第3-18期（2020年）.
小结：我们对黑箱优化感兴趣，因为用户知道定义问题的一些约束的单调行为。也就是说，当增加变量时，用户能够预测函数是增加还是减少，但无法量化其变化量。我们将这类问题称为“单调灰箱”优化问题。我们的目标是开发一种算法机制，利用这种单调信息尽快找到可行的解决方案。考虑到这一目标，我们通过对多元函数锥的单调性的深入研究，奠定了理论基础。我们引入趋势矩阵和趋势方向来指导网格自适应直接搜索（Mads）算法优化单调灰盒优化问题。在一些分析测试问题和实际水电站大坝优化问题上测试了不同的策略。

引用于2文件

MSC公司：

90 C59 数学规划中的逼近方法和启发式方法

关键词：

单调性;无导数优化;灰箱优化;约束优化

软件：

NOMAD公司;ARGONAUT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Audet}等人，Optim。莱特。14，第1号，第3--18号（2020；Zbl 1433.90200）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 马·阿布拉姆森；奥德特，C。；克丽丝，Jw；Walston，Jg，混合变量优化的网格自适应直接搜索算法，Optim。莱特。，3, 1, 35-47 (2009) ·Zbl 1154.90551号 ·doi:10.1007/s11590-008-0089-2
[2] Adjengue，L。；奥德特，C。；Ben，Yahia I.，一种基于方差的网格自适应直接搜索算法输入变量排序方法，Optim。莱特。，8, 5, 1599-1610 (2014) ·Zbl 1303.90125号 ·文件编号：10.1007/s11590-013-0688-4
[3] Amaioua，N。；奥德特，C。；连接，Ar；Le Digabel，S.，直接搜索算法中二次约束二次子问题的有效解，Eur.J.Oper。第268、1、13-24号决议（2018年）·Zbl 1403.90618号 ·doi:10.1016/j.ejor.2017.10.058
[4] 奥德特，C。；Dang，C-K；Orban，D.，算法参数优化应用中并行性的有效使用，Optim。莱特。，7, 3, 421-433 (2013) ·Zbl 1268.90083号 ·doi:10.1007/s11590-011-0428-6
[5] 奥德特，C。；Dennis，Je Jr，《广义模式搜索分析》，SIAM J.Optim。，13, 3, 889-903 (2003) ·Zbl 1053.90118号 ·doi:10.1137/S1052623400378742
[6] 奥德特，C。；Dennis，Je Jr，约束优化的网格自适应直接搜索算法，SIAM J.Optim。，17, 1, 188-217 (2006) ·Zbl 1112.90078号 ·数字对象标识代码：10.1137/040603371
[7] 奥德特，C。；Dennis，Je Jr，无导数非线性规划的渐进障碍，SIAM J.Optim。，20, 1, 445-472 (2009) ·Zbl 1187.90266号 ·doi:10.1137/070692662
[8] 奥德特，C。；Hare，W.，Derivative-Free and Blackbox Optimization（2017），Cham:Springer，Cham·Zbl 1391.90001号
[9] 奥德特，C。；Ihaddadene，A。；Le Digabel，S。；Tribes，C.，使用网格自适应直接搜索算法对噪声黑箱问题进行稳健优化，Optim。莱特。，12, 4, 675-689 (2018) ·Zbl 1403.90619号 ·doi:10.1007/s11590-017-1226-6
[10] 奥德特，C。；Le Digabel，S。；Tribes，C.，颗粒和离散变量的网格自适应直接搜索算法，SIAM J.Optim。，29, 2, 1164-1189 (2019) ·兹比尔1411.90229 ·doi:10.1137/18M1175872
[11] 比格德利，K。；黑尔，W。；Nutini，J。；Tesfamariam，S.，《优化邻近建筑的减震器连接器》，Optim。工程师，17，1，47-75（2016）·Zbl 1364.90361号 ·doi:10.1007/s11081-015-9299-5
[12] Borwein，Jm；Jv伯克；Lewis，As，可分Banach空间上锥单调函数的可微性，Proc。美国数学。Soc.，132，4，1067-1076（2004）·Zbl 1042.49016号 ·doi:10.1090/S0002-9939-03-07149-1
[13] 布库瓦拉，F。；Floudas，Ca，ARGONAUT:coNstrAined灰盒综合问题的全局优化算法，Optim。莱特。，11, 5, 895-913 (2017) ·兹比尔1373.90113 ·doi:10.1007/s11590-016-1028-2
[14] 陈，X。；Wang，N.，用基于DNA的混合遗传算法优化短时汽油混合调度问题，化学。工程流程。过程强化。，49, 10, 1076-1083 (2010) ·doi:10.1016/j.cep.2010.07.014
[15] Diest，K.，《超材料设计的数值方法》（2013），柏林：施普林格出版社，柏林
[16] 霍克·W。；Schittkowski，K.，《非线性编程代码的测试示例》（1981），柏林：施普林格出版社，柏林·Zbl 0452.90038号
[17] Larson，J。；Menickelly，M。；Wild，Sm，非凸优化的流形采样，SIAM J.Optim。，26, 4, 2540-2563 (2016) ·Zbl 1351.90167号 ·数字对象标识代码：10.1137/15M1042097
[18] Le Digabel，S.，算法909:NOMAD：使用MADS算法进行非线性优化，ACM Trans。数学。软质。，37, 4, 44:1-44:15 (2011) ·Zbl 1365.65172号 ·数字对象标识代码：10.1145/1916461.1916468
[19] Lukšan，L.，Vlček，J.：非光滑无约束和线性约束优化的测试问题。技术报告V-798，ICS AS CR（2000）
[20] Jj Moré；Wild，Sm，基准测试无衍生优化算法，SIAM J.Optim。，20, 1, 172-191 (2009) ·Zbl 1187.90319号 ·doi:10.1137/080724083
[21] Pigache，F。；梅辛，F。；Nogarede，B.，《压电变压器的优化设计：基于分析模型和确定性全局优化的理性方法》，IEEE Trans。超声波。铁电极。频率控制，54，7，1293-1302（2007）·doi:10.1109/TUFFC.2007.390
[22] Poissant，C.：开发“单一结构”以直接实现灰色优化。硕士论文，Polytechnique Montréal（2018）。https://publications.polymtl.ca/3006/
[23] 鲁比诺夫，A。；Tuy，H.等人。；Mays，H.，单调全局优化问题的算法，最优化，49，3，205-221（2001）·Zbl 1030.90093号 ·doi:10.1080/02331930108844530
[24] 萨拉津·麦克·坎恩（Sarazin-Mc Cann，L.A.）：无特权优化的机会与安排。硕士论文，蒙特利尔理工学院（2018）。https://publications.polymtl.ca/3099/
[25] Sobieszczanski-Sobieski，J.，Agte，J.S.，Sandusky，R.R.，Jr.：双层集成系统综合（BLISS）。NASA/TM-1998-208715技术报告，NASA，兰利研究中心（1998）
[26] 陶，J。；Wang，N.，基于DNA双螺旋的混合遗传算法用于汽油调合配方优化问题，化学。工程技术。，31, 3, 440-451 (2008) ·doi:10.1002/ceat.200700322
[27] 范戴克，哈；Vixie（克朗）；Asaki，Tj，锥单调性：结构定理，性质，以及与其他单调性概念的比较，文摘。申请。分析。，1-8, 2013 (2013) ·Zbl 1301.26017号
[28] 赵，J。；Wang，N.，一种基于膜计算的生物启发算法及其在汽油调合调度中的应用，Compute。化学。工程师，35，2，272-283（2011）·doi:10.1016/j.compchemeng.2010.01.008
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