奥列格·扎金；斯蒂芬·科切马佐夫 改进基于邻域的算法对代价高昂的伪布尔黑盒函数进行优化的有效性。 （英语） Zbl 1464.90039号 Kononov，Alexander（编辑）等人，《数学优化理论与运筹学》。第19届国际会议，2020年7月6日至10日，俄罗斯新西伯利亚，MOTOR 2020。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。12095，373-388（2020年）。 概要：优化昂贵的黑盒功能是困难的。我们不仅对它们的性质一无所知，还需要尽可能少地计算它们的值。对于伪布尔黑箱函数来说，这个问题更为突出，因为很难近似它们。对于此类函数，与进化策略相比，必须遍历点的邻域的局部搜索方法处于特别不利的地位。在本文中，我们提出了两种启发式算法，它们利用搜索历史来优先处理来自邻域的更有希望的点。在最小化代价极高的伪布尔黑盒函数的实验中，我们表明，所提出的启发式算法显著提高了爬山算法的性能，使其优于（1+1）-EA，并且具有更稳定的额外优点。关于整个系列，请参见[Zbl 1458.90004号]. MSC公司： 90C09型 布尔编程 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：伪布尔优化；黑盒优化；本地搜索；昂贵的功能；布尔可满足性问题 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{O.Zaikin}和\textit{S.Kochemazov}，莱克特。注释计算。科学。12095，373--388（2020；Zbl 1464.90039） 全文： 内政部