DFO公司

DFO是一个Fortran程序包,用于求解一般的非线性优化问题,这些问题具有以下特点:规模较小(小于100个变量),目标函数的计算成本相对较高,且此类函数的导数不可用且无法有效估计。功能评估程序中也可能存在一些噪音。例如,在工程设计中,目标函数评估是一个被视为黑匣子的模拟包时,就会出现这样的优化问题。


zbMATH中的参考文献(参考文献127篇文章,1标准件)

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  1. 库普,伊恩·D。;Tappenden,Rachael:使用二次插值模型和对齐正则基的梯度和对角Hessian近似(2021)
  2. 李忠国;东、镇;梁中超;丁正涛:昂贵黑盒函数的基于代理的分布式优化(2021)
  3. 马开文;萨希尼迪斯,尼古拉斯诉。;拉贾戈帕兰,斯雷坎特;阿玛兰,萨蒂亚吉特;Bury,Scott J.:无导数优化中的分解(2021)
  4. 甘玛,E.A.E。;阿里,蒙塔兹;Hashim,M.H.A.:线性等式约束非线性优化的无导数算法(2020)
  5. Hare,Warren:关于无导数优化中变分分析的讨论(2020)
  6. 野兔,野兔;普兰尼登,凯恩;Sagastizábal,Claudia:求解凸有限最大问题的无导数(\mathcalV\mathcalU)-算法(2020)
  7. 曼诺,安德里亚;阿马尔迪,爱德华多;卡塞拉,弗朗西斯科;Martelli,Emanuele:成本高昂的黑盒问题的局部搜索方法及其在CSP工厂启动优化优化优化中的应用(2020)
  8. 绍克,本杰明;普洛斯卡斯,尼古拉斯;Sahinidis,Nikolaos:GPU参数调整用于高瘦密集线性最小二乘问题(2020)
  9. Xi,Min;孙文宇;陈军:无导数优化综述(2020)
  10. Xi,Min;孙文宇;陈亚南;孙海林:球约束优化的无导数算法(2020)
  11. 贝拉哈斯,阿尔伯特S。;伯德,理查德H。;Nocedal,Jorge:通过拟牛顿方法对噪声函数进行无导数优化(2019年)
  12. 软骨,珊瑚;罗伯茨,林登:无导数高斯-牛顿法(2019)
  13. 法里尼,安东内拉;Jüttler,Bert:基于模板分割的多连通平面域的THB样条多片参数化(2019)
  14. 拉森,杰弗里;梅尼克尔,马特;Wild,Stefan M.:无导数优化方法(2019)
  15. 王鹏;竹茶桶;宋玉峰:具有简单边界约束的非线性多目标优化的无导数可行回溯搜索方法(2019)
  16. 科斯塔,阿尔伯托;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)
  17. 马吉亚,阿尔瓦罗;Wächter,安德烈亚斯;多林斯卡娅,伊琳娜。;Staum,Jeremy:基于自适应多重要性抽样的高斯卷积平滑函数优化的无导数信赖域算法(2018)
  18. 周哲;Bai,Fusheng:基于径向基函数插值的高成本黑箱全局优化自适应框架(2018)
  19. 埃希贝斯特,N。;舒尔伯特,医学博士。;Vignau,R.P.:非线性规划的不精确恢复无导数滤波方法(2017)
  20. 方小伟;2017年基于径向基的共轭梯度插值法

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