全局优化测试

全局优化测试问题。为了检验全局优化方法的性能,这里提出了许多测试问题。这些测试问题的行为各不相同,以涵盖在连续全局优化领域面临的大多数困难。提出的问题是:无约束全局优化的测试函数。约束全局优化的测试问题。


zbMATH参考文献(15篇文章引用)

显示第1到15个结果,共15个。
按年份排序(引用)

  1. 查尔斯·奥德特;勒迪加贝尔(Le Digabel),塞巴斯蒂安(Sébastien);部落,克里斯托夫:粒度和离散变量的网格自适应直接搜索算法(2019年)
  2. Sahiner,Ahmet;Ibrahem,Shehab A:方向搜索中辅助函数法的新全局优化技术(2019)
  3. Amaioua,Nadir;Audet,Charles;Conn,Andrew R.;Le Digabel,Sébastien:网格自适应直接搜索算法中二次约束二次子问题的有效解(2018)
  4. Audet,Charles;Tribes,Christophe:基于网格的Nelder-Mead不等式约束优化算法(2018)
  5. Paulavičius,Remigijus;Chiter,Lakhdar;Žilinskas,Julius:基于矩形平分、对角线函数值和一组Lipschitz常数的全局优化(2018)
  6. Stripinis,Linas;Paulavičius,Remigijus;Žilinskas,Julius:在\texttdirect中选择潜在最优超矩形的改进方案(2018)
  7. Hladík,Milan:线性参数Hessian矩阵(\alpha\mathrmBB)型低估的推广(2016)
  8. 阿里·阿赫拉里(Ahrari),马苏德(Masoud)谢里亚特·帕纳希(Shariat Panahi),马苏德(Masoud):一种适应种群规模的改进进化策略(2015年)
  9. 沃尔夫冈,贝恩特普(Jos Efrgang,the Morgang of the dynamics);约瑟夫·奎恩特(Jos Effent)2015年在《伯尔尼乌兹模型》(the Some-Fill of the Bernuz)上发表的评论(2015年版)
  10. de los Cobos Silva,Sergio Gerardo;Gutiérrez Andrade,MiguelÁngel;Mora Gutiérrez,Roman Anselmo;Lara Velázquez,Pedro;Rincon-García,Eric Alfredo;Resoch,Antonin:无约束优化的有效算法(2015)
  11. 库克,伯克;替代者,İ。Kuban;Aras,Necati:使用感知器逼近目标函数的梯度,用于约束最小化,并应用于减阻(2015)
  12. 刘群凤;曾金平;杨刚:MrDIRECT:求解全局优化问题的多级鲁棒直接算法(2015)
  13. 魏飞;王玉萍;林红伟:一种新的双参数填充函数全局优化方法(2014)
  14. 胡春平;王翠芳;阎雪峰:基于蚂蚁系统的自适应差分进化算法及其在动力学参数估计中的应用(2012)
  15. Li,Genzi;Aute,Vikrant;Azarm,Shapour:基于累积误差的离线元建模实验自适应设计(2010)ioport公司