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一种基于径向基函数插值的自适应黑盒全局优化框架。(英语) Zbl 1401.90178
摘要:在这篇文章中,我们提出了一个使用响应面(RS)模型来全局优化代价高昂的黑盒函数的框架。该框架的主要迭代步骤分为两个阶段,即采用响应面的自适应框架(ADFRS)。在第一阶段,我们实现了局部搜索和全局搜索的混合,以在连续不成功的迭代数超过用户定义的阈值之前得到一个粗略的解。在此阶段中嵌入了一个过程来检查当前RS模型的全局最小值的一个小邻域是否被充分挖掘,然后确定下一步要实现的搜索类型(全局搜索还是局部搜索)。在进行局部搜索或全局搜索之前,检查最后一个响应面模型和当前响应面模型的两个全局最小值之间的距离,如果距离很小,则以当前全局最小值作为新的评估点。这种策略可以快速地返回一个好的评价点。在第二阶段,我们在当前最佳点附近执行纯局部搜索,以寻找更好的解。在我们的方案中,局部搜索只在RBF模型的全局最小值附近实现。通过对一些测试问题的数值实验,验证了该算法的有效性。

理学硕士:
90C26型 非凸规划,全局优化
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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