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隆美尔·里吉斯。

用于大规模优化的随机径向基函数算法，涉及昂贵的黑盒目标和约束函数。 （英语） Zbl 1434.90109号

计算。操作。物件。 38，第5期，837-853（2011）.
总结。Jones（2008）：本文提出了一种新的算法，用于在昂贵的黑盒不等式约束下对昂贵的黑盒子目标函数进行无导数优化。该算法名为ConstrLMSRBF，使用径向基函数（RBF）代理模型，是作者和C.A.鞋匠[信息J.计算19，第4期，497-509（2007；Zbl 1241.90192号)]可以处理黑盒不等式约束。以前使用代理模型优化昂贵函数的算法大多处理只有目标函数昂贵的边界约束问题，因此，代理模型仅用于近似目标函数。相反，ConstrLMSRBF为目标函数和每次迭代中的所有约束函数建立RBF代理模型，并使用这些RBF模型指导选择下一个评估目标和约束函数的点。计算结果表明，ConstrLMSRBF在14个测试问题中的9个以及汽车行业的MOPTA08问题上优于其他方法[D.R.琼斯，“汽车工业中的大规模多学科质量优化”，在建模与优化：理论与应用（MOPTA）2008年会议上举行的演讲，加拿大安大略省，2008年]。MOPTA08问题有124个决策变量和68个不等式约束，被认为是代价高昂的黑盒优化领域的一个大规模问题。替代方法包括网格自适应直接搜索（MADS）算法[M.A.Abramson博士和C.奥德特，SIAM J.Optim。17，第2期，606–619（2006年；Zbl 1174.90877号);C.奥德特和J.E.Dennis jun。同上，17，第1号，188-217（2006年；Zbl 1112.90078号)]它使用基于kriging的代理模型、Regis和Shoemaker[loc.cit.]修改的Multistart LMSRBF算法（通过惩罚方法处理黑盒约束）、遗传算法、模式搜索算法、序列二次规划算法和COBYLA[M.J.D.鲍威尔，in：优化和数值分析的进展。第六届优化与数值分析研讨会论文集。多德雷赫特：Kluwer学术出版社。51–67 (1994;兹伯利0826.90108)]，这是一种无导数的信任区域算法。根据这项研究的结果、[Jones（2008），loc.cit.]中的结果以及ISMP 2009年会议上提出的其他方法，ConstrLMSRBF似乎是最好的，如果不是最好的，MOPTA08问题的已知算法，在非常有限的目标和约束函数评估中，从初始可行解的角度提供了最大的改进。

引用于1审查
引用于29文件

MSC公司：

90立方厘米 随机规划
90C26型 非凸规划，全局优化
90C60型 数学规划问题的抽象计算复杂性

关键词：

约束优化；无导数优化；大规模优化；径向基函数；代理模型；昂贵的功能；随机算法

引文：

Zbl 1241.90192号；Zbl 1174.90877号；兹比尔1112.90078；Zbl 0826.90108号

软件：

MLMSRBF公司；分散搜索；Matlab公司；EGO公司；DFO公司；UOBYQA公司；诺马德姆；NEWUOA公司；鲮鱼；轨道；优化工具箱；遗传算法和直接搜索工具箱
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.G.Regis}，计算。操作。第38号决议，第5号，837--853（2011；Zbl 1434.90109）
全文： 内政部

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