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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。

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zbMATH参考文献（85篇文章引用）

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按年份排序(引用)
  1. Alimo，Ryan；Beyhaghi，Pooriya；Bewley，Thomas R.：通过全局代理基于Delaunay的无导数优化。三： 非凸约束（2020）
  2. 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）
  3. Bajaj，Ishan；Hasan，M.M.Faruque:使用边凹低估值的全局动态优化（2020）
  4. Asharv Bhosekar；Ierapetritou，Marianthi:多企业供应链的非连续无衍生产品优化框架（2020）
  5. 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）
  6. Louis Louke-Louky油藏控制程序；Louis-Louky-Look油藏控制程序；Louis-Louk-Look油藏控制程序
  7. 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）
  8. Audet，Charles；Côté-Massicotte，Julien:直接搜索优化中静态代理的动态改进（2019）
  9. 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）
  10. 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）
  11. SimpliSian Mesh jfar自适应搜索（2019年，Simplici更新；2009年）
  12. 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）
  13. Larson，Jeffrey；Menickelly，Matt；Wild，Stefan M.：无导数优化方法（2019年）
  14. Luci-Di-Vicento-box优化方法；Lucian-Di-Trust，2019；Lucian-Moozzi-Trust；Lucian-Moozzi-Trust，2019；Lucianteo-Di-Trust-of the-black-MPazzi-region；Lucian-Di-Trust；Lucia-Di-Trust；Luci
  15. Müller，Juliane；Day，Marcus:具有隐藏约束的计算代价高的黑盒问题的代理优化（2019）
  16. Sanguinetti，Guido（编辑）；Huynh Thu，V–n Anh（编辑）：基因调控网络。方法和方案（2019年）
  17. 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）
  18. 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）
  19. 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）
  20. 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）