PSwarm公司

PSwarm：线性约束全局无导数优化的混合求解器。PSwarm最初是为无导数函数的全局优化而开发的，其中变量在上下界之内。使用的基本算法是模式搜索法，或者更具体地说，坐标搜索法，它保证从任意起点收敛到静止点。在坐标搜索的（可选）搜索步骤中，该算法采用粒子群算法在可行域内进行点的传播，使整个方法具有寻找全局最小值的能力。大量的数值实验表明，该算法与其他仅基于函数值的全局优化方法相比具有很强的竞争力。本文将PSwarm扩展到处理一般线性约束。poll步骤现在为近似的活动约束的切线锥合并了正生成器，包括退化情况的规定。搜索步骤也相应地进行了调整。特别地，在搜索步骤中使用的粒子群的初始种群是通过在可行集上刻一个最大体积的椭球来计算的。我们再次将PSwarm与其他解算器（包括一些为全局优化设计的解算器）进行了比较，结果证实了它在效率和鲁棒性方面的竞争力。

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zbMATH中的参考文献（参考文献66条,1标准件)

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  1. 克里斯托法里，安德里亚；Rinaldi，Francesco:结构优化问题的无导数方法（2021）
  2. 全尺寸状态反馈（最大值：2021）
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  4. 费雷罗·费雷罗，上午。；加西亚-罗德里格斯，J.a。；López Salas，J.G。；埃斯卡兰特，C。；Castro，M.J.：滑坡海啸模型中数据同化的全局优化（2020）
  5. 兔子，沃伦；Jarry Bolduc，Gabriel:计算有限正跨度集余弦测度的确定性算法（2020）
  6. 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）
  7. 卡本，毛里齐奥；Iovieno，Michele:非均匀快速傅立叶变换在双向耦合颗粒流直接数值模拟中的应用（2019）
  8. 费雷罗，安娜·M。；加西亚-罗德里格斯，何塞·安东尼奥；瓦茨奎斯，卡洛斯；科斯塔•席尔瓦。；Correia，A.：GPU上全局优化的并行两阶段方法（2019）
  9. 费雷罗·费雷罗，安娜·M。；加西亚-罗德里格斯，何塞。；苏托，路易斯；卡洛斯，瓦茨奎兹：盆地跳跃与同步多L-BFG当地搜索。多CPU和GPU的并行实现（2019）
  10. 格拉顿，S。；罗耶，C.W。；维森特，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）
  11. 刘建峰；普洛斯卡斯，尼古拉斯；Sahinidis，Nikolaos V.：使用无导数优化算法调整BARON（2019年）
  12. 桑吉内蒂，吉多（编辑）；Huynh Thu，V'n Anh（编辑）：基因调控网络。方法和方案（2019年）
  13. 奥黛特，查尔斯；Kokkolaras，迈克尔；迪加贝尔，塞巴斯蒂安；Talgorn，Bastien:mesh自适应直接搜索中管理代理集合的基于顺序的错误（2018）
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  15. 基督教徒格南特；Callies，Rainer:CGRS——一种用于连续函数全局优化的高级混合方法——紧密耦合扩展随机搜索与共轭梯度法（2018）
  16. 基斯里奇，克里斯A。；布考瓦拉，法尼；Floudas，Christodoulos A.：使用Smolyak网格和多项式近似优化黑盒问题（2018）
  17. 拉森，杰弗里；Wild，Stefan M.：用于寻找多个最小值的异步并行优化解算器（2018）
  18. 乐泰，和安；范丁陶：DC编程和DCA：三十年的发展（2018）
  19. 瓦希德，贝兰万德；兔子，沃伦；Lucet，Yves:优化算法比较的最佳实践（2017）
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