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隆美尔·里吉斯。;克里斯汀·舒梅克（Christine A.Shoemaker）。

使用径向基函数对昂贵的黑盒函数进行约束全局优化。 （英语） Zbl 1274.90511号

J.全球。最佳方案。 31，第1期，153-171（2005）.
摘要：我们提出了一种使用响应面模型对昂贵的黑盒函数进行约束全局优化的新策略。响应面模型只是一个连续黑箱函数的多元近似，在函数求值计算昂贵的情况下，该函数用作优化的代理模型。以前使用响应面模型的全局优化方法仅限于箱约束问题，但新方法可以很容易地合并一般非线性约束。在所提出的方法中，我们称之为使用响应曲面的约束优化（CORS）方法，下一个昂贵的函数评估点被选择为使当前响应面模型最小化的点，该响应面模型受给定约束和附加约束的约束，即该点与先前评估的点有一定距离。距离要求允许循环，从高值开始（全局搜索），以低值结束（本地搜索）。约束的目的是将该方法推向域的未探索区域，并防止该方法过早收敛到某个点，该点甚至可能不是黑盒函数的局部极小值。无论使用何种响应面模型，新方法都可以收敛到紧致集上任意连续函数的全局极小值。最后，我们考虑了使用径向基函数模型（CORS-RBF）的CORS方法的两种特殊实现，并将其应用于箱约束Dixon（-）Szegö测试函数和简单的非线性约束测试函数。结果表明，在箱约束测试问题上，CORS-RBF算法在代价高昂的函数方面与现有的全局优化算法具有竞争力。结果还表明，CORS-RBF算法在非线性约束测试问题的约束全局优化方面优于其他算法。

引用于1审查
引用于61文件

MSC公司：

90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90立方 非线性规划

关键词：

黑盒功能;昂贵的功能;全局优化;超模型;径向基函数;响应面;代理模型

软件：

优化工具箱;OPERA公司;TOMLAB公司;UOBYQA公司;自我;Matlab公司;科比拉2;DFO公司;NLPLIB公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.G.Regis}和\textit{C.A.Shoemaker}，J.Glob。最佳方案。31，第1号，153--171（2005；Zbl 1274.90511）
全文： 内政部

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