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CARTopt:一种非光滑无约束优化的随机搜索方法描述了一种求解无约束局部非光滑优化问题的随机搜索算法。该算法利用统计模式识别中的分类和回归树(CART)在ℝn上形成分区。CART划分定义了目标函数f相对较低的理想子集,基于先前的采样,直接从中提取更多的样本。划分阶段和采样阶段的交替为非光滑优化提供了一种有效的方法。证明了迭代序列{zk}在温和条件下收敛到f的一个概率为1的局部极小。数值结果表明,该方法是有效的,具有一定的实用价值。