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一种用于昂贵的黑盒混合整数约束全局优化的自适应径向基算法(ARBF)。 (英语) Zbl 1400.90226号

摘要:基于kriging和径向基函数(RBF)插值的响应面方法已成功应用于解决代价高昂的全局黑盒非凸优化问题。在本文中,我们描述了这些方法的扩展,以处理线性、非线性和整数约束。特别地,描述了标准RBF和新的自适应RBF(ARBF)的算法。然而,请注意,虽然目标函数可能很昂贵,但我们假设任何非线性约束要么很便宜,要么通过惩罚项合并到目标函数中。给出了标准测试问题的测试结果,包括具有线性和非线性约束的非凸问题,以及混合整数非线性问题(MINLP)。TOMLAB优化环境中的解算器(http://tomopt.com/tomlab/)比较了三种确定性无导数求解器rbfSolve、ARBFMIP和EGO与三种基于导数的混合整数非线性求解器OQNLP、MINLPB和MISQP,以及实现随机遗传算法的GENO求解器。结果表明,确定性无导数方法与基于导数的方法相比效果良好,但随机遗传算法求解速度慢了几个数量级。当测试问题的目标函数的评估代价很高时,ARBF算法的性能被证明是优越的。

MSC公司:

90立方厘米 混合整数编程
90C26型 非凸规划,全局优化
90 C56 无导数方法和使用广义导数的方法
90-04 与运筹学和数学编程有关的问题的软件、源代码等
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全文: 内政部

参考文献:

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