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算法909:NOMAD:非线性优化与MADS算法。NOMAD是在一般非线性约束条件下实现网格自适应直接搜索(MADS)算法的软件。Blackbox优化是关于优化函数的,这些函数通常作为昂贵的程序给出,没有派生信息,也没有为尝试的大量调用返回函数值。NOMAD是针对此类问题而设计的,旨在通过少量的评估来获得最佳的解决方案。本文的目的是描述底层算法、软件的功能和实现。


zbMATH参考文献(参考 82篇文章 参考)

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按年份排序(引用)
  1. 查尔斯·奥德特;帕斯卡·科泰;凯瑟琳·波桑特;克里斯托夫部落:单调灰盒直接搜索优化(2020年)
  2. Bajaj,Ishan;Hasan,M.M.Faruque:使用边凹低估值的全局动态优化(2020)
  3. Asharv Bhosekar;Ierapetritou,Marianthi:多企业供应链的非连续无衍生产品优化框架(2020)
  4. Cocchi,Guido;Levato,Tommaso;Liuzzi,Giampaolo;Scandrone,Marco:稀疏多目标规划的基于凹优化的方法(2020)
  5. 蒋,苏;孙文跃;杜洛夫斯基,路易斯J.:井控优化和油藏闭环管理的数据空间反演方法(2020)
  6. Sauk,Benjamin;Ploskas,Nikolaos;Sahinidis,Nikolaos:GPU参数调整,适用于高瘦密集线性最小二乘问题(2020年)
  7. Audet,Charles;Côté-Massicotte,Julien:直接搜索优化中静态代理的动态改进(2019)
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  9. Berahas,Albert S.;Byrd,Richard H.;Nocedal,Jorge:通过拟牛顿方法对噪声函数进行无导数优化(2019年)
  10. Bűrmen,Árpád;Fajfar,Iztok:带简单黑森更新的网格自适应直接搜索(2019年)
  11. Gratton,S.;Royer,C.W.;Vicente,L.N.;Zhang,Z.:基于概率可行下降的有界和线性约束问题的直接搜索(2019年)
  12. Larson,Jeffrey;Menickelly,Matt;Wild,Stefan M.:无导数优化方法(2019年)
  13. Liuzzi,Giampaolo;Lucidi,Stefano;Rinaldi,Francesco;Vicente,Luis Nunes:非光滑黑箱函数无导数优化的信赖域方法(2019)
  14. Sanguinetti,Guido(编辑);Huynh Thu,V–n Anh(编辑):基因调控网络。方法和方案(2019年)
  15. 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)
  16. Audet,Charles;Conn,Andrew R.;Le Digabel,Sébastien;Peyrega,Mathilde:约束优化的渐进式无障碍导数信赖域算法(2018)
  17. Audet,Charles;Ihaddadene,Amina;Le Digabel,Sébastien;Tribes,Christophe:使用网格自适应直接搜索算法的噪声黑箱问题的鲁棒优化(2018)
  18. 查尔斯·奥德特;迈克尔·科科拉拉斯;勒迪加贝尔,塞巴斯蒂安;塔尔冈,巴斯蒂安:在网状自适应直接搜索中管理代理集合的基于顺序的错误(2018)
  19. Audet,Charles;Tribes,Christophe:基于网格的Nelder-Mead不等式约束优化算法(2018)
  20. Costa,Alberto;Nannicini,Giacomo:RBFOpt:一个用于黑盒优化的开源库,具有昂贵的函数评估(2018)