zbMATH参考文献（参考 121篇文章 参考，1标准件)

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2. Hare，Warren；Planiden，Chayne；Sagastizábal，Claudia:凸有限最大问题的无导数（\mathcalV\mathcalU）-算法（2020）
3. 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）
4. Xi，Min；Sun，Wenyu；Chen，Yannan；Sun，Hailin:球约束优化的无导数算法（2020）
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10. 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）
11. Maggiar，Alvaro；Wächter，Andreas；Dolinskaya，Irina S.；Staum，Jeremy:使用自适应多重要性抽样优化通过高斯卷积平滑的函数的导数自由信赖域算法（2018）
12. Zhou，Zhe；Bai，Fusheng：基于径向基函数插值的代价高昂的黑盒全局优化自适应框架（2018）
13. Echebest，N.；Schuverdt，M.L.；Vignau，R.P.：非线性规划的非精确恢复无导数滤波方法（2017）
14. 方晓伟；倪，秦：基于框架的径向基函数插值共轭梯度直接搜索法（2017）
15. Hare，W.：凸函数和全线性模型的组合（2017）
16. Rahmanpour，Fardin；Hosseini，Mohammad Mehdi；Maalek Ghaini，Farid Mohammad：基于径向基函数的非光滑约束优化的无惩罚方法（2017）
17. Tenne，Yoel:优化昂贵黑盒函数的机器学习（2017）
18. Verdério，Adriano；Karas，Elizabeth W.；Pedroso，Lucas G.；Scheinberg，Katya:关于导数自由信赖域算法二次模型的构建（2017）
19. Cauwet，Marie Liesse；Liu，Jialin；Rozière，Baptiste；Teytaud，Olivier：噪声优化的算法组合（2016）
20. Garmanjani，R.；Júdice，D.；Vicente，L.N.：不使用导数的信赖域方法：最坏情况下的复杂性和非光滑情况（2016）