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在基于移动最小二乘响应面的近似优化中实现约束可行性。 (英文) Zbl 1228.90160号

摘要:在近似优化的背景下,使用最广泛的工具是响应面法(RSM)和移动最小二乘法(MLSM)。由于传统的RSM和MLSM通常由二阶多项式描述,因此在拟逼近高度非线性和/或非凸约束函数的情况下,近似最优解有时可能不可行。本文探讨了一种新的基于MLSM的元模型的开发,该模型确保了近似最优解的约束可行性。约束可行的MLSM,称为CF-MLSM,使所有收敛过程的近似优化成为可能,而与约束函数中的多模态/非线性无关。通过研究各种非线性函数优化问题,验证了所提方法的有效性。

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90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
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全文: 内政部

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