圆锥轨道

CONORBIT:信赖域中基于径向基函数插值的约束优化。针对目标函数和约束函数计算量大的约束黑盒优化问题,提出了一种无导数的约束黑盒优化算法CONORBIT。CONORBIT采用了一个信赖域框架,该框架使用插值径向基函数(RBF)模型作为目标函数和约束函数,是ORBIT算法的扩展[S.M.Wild,R.G.Regis and C.a.Shoemaker,{it ORBIT:optimization by radial basis function interpolation in trust regions},SIAM J.Sci。计算机。30(2008年),第3197-3219页]。该算法在RBF约束模型中使用了一个小的裕度来方便可行迭代的生成,大量的数值试验表明这种裕度有助于提高性能。CONORBIT在27个测试问题、一个化工过程优化问题和一个汽车应用程序上与其他算法进行了比较。数值结果表明,CONORBIT比COBYLA(Powell 1994)、无惩罚导数序贯法、增广拉格朗日法、直接搜索法和另一种基于RBF的算法在测试问题和汽车应用中的性能都要好。