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朱利安·米勒;约书亚·D·伍德伯里。

GOSAC：约束代理近似的全局优化。 （英语） Zbl 1373.90118号

J.全球。最佳方案。 69，第1期，117-136（2017）.
摘要：我们介绍了GOSAC，它是一种全局优化算法，用于处理具有计算开销大的黑盒约束和计算开销小的目标函数的问题。变量可以是连续、整数或混合整数。GOSAC采用两阶段优化方法。第一阶段的目标是通过求解约束同时最小化的多目标优化问题来找到可行点。第二阶段旨在改进可行的解决方案。在这两个阶段中，我们使用三次径向基函数代理模型来近似计算成本高昂的约束。在约束函数近似下，我们通过最小化计算成本低的目标函数来迭代选择样本点。我们评估了GOSAC在具有整数、混合整数、连续变量和两个环境应用程序的计算成本低廉的测试问题上的效率。我们比较了GOSAC、NOMAD和遗传算法（GA）。数值实验的结果表明，对于允许的昂贵约束评估的给定预算，对于大多数基准问题和这两种应用，GOSAC比NOMAD和GA更有效地找到更好的可行解。GOSAC发现可行解决方案的概率高于NOMAD和GOSAC。

引用于11文件

MSC公司：

90C26型 非凸规划，全局优化
90立方 非线性规划
90 C56 无导数方法和使用广义导数的方法
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

黑盒优化;计算开销大的约束;代理模型;径向基函数

软件：

轨道;味噌;SO-I公司;3毫秒;MODFLOW-2000型;NOMAD公司;DFLGEN公司;自我;OPTI公司;AQUARS公司;MLMSRBF公司;MODFLOW公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.米勒}和textit{J.D.伍德伯里}，J.格洛布。最佳方案。69，第1号，117--136（2017；Zbl 1373.90118）
全文： 内政部

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