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Garcia-Palomares，美国。;Gonzalez-Castaño，F.J。;Burguillo-Rial，J.C。

一种用于全局优化的组合全局和局部搜索（CGLS）方法。 （英语） Zbl 1149.90426号

J.全球。最佳方案。 34，第3期，409-426（2006）。
摘要：本文提出了一种将全局搜索策略与局部搜索相结合的通用方法，并试图找到\（n\）个变量的实值函数的全局极小值。它假设衍生信息不可靠；因此，它处理的是无导数算法，但导数信息很容易合并。本文提出了一种非单调无导数算法，并用数值方法证明了它可以从局部非全局极小值开始收敛到一个更好的极小值。然后将此属性合并到随机总体中以使算法全球化。对非光滑凸函数建立了零阶平稳点的收敛性，对严格可微函数建立了一阶平稳点收敛性。初步的数值结果令人鼓舞。可以直接从Web运行的Java实现允许感兴趣的读者更好地了解算法在几个标准函数上的性能。这里提出的一般框架允许用户合并众所周知的全球搜索策略的变体。

引用于13文件

MSC公司：

90 C56 无导数方法和使用广义导数的方法
65千5 数值数学规划方法
90C26型 非凸规划，全局优化

关键词：

无衍生产品;全局优化;非单调

软件：

LGO公司;CGLS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{U.M.Garcia-Palomares}等人，J.Glob。最佳方案。34，第3号，409--426（2006；Zbl 1149.90426）
全文： 内政部

参考文献：

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