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非线性优化有多困难?一种实用的求解器调整方法,具有说明性结果。 (英语) Zbl 1392.90108号

概要:非线性优化(NLO)包含了大量的问题,从非常简单的问题到理论上难以解决的问题。因此,不可能向非直瞄软件的用户提供有保证的建议,尽管这些建议实际上很有意义。当面临异常困难和/或以前未探索的非直瞄挑战时,这个问题变得显而易见。我们提出了一种基于启发式二次元模型的方法,并提出了相应的关键选项设置,用于Lipschitz全局优化器(LGO)求解器套件。这些LGO选项设置与估计处理广泛NLO问题的足够计算工作量直接相关。通过求解(数值)一组具有代表性的NLO测试问题,对提议的选项设置进行了实验评估,这些问题基于实际优化应用和非平凡的学术挑战。我们的测试还包括一组可扩展的优化问题,随着模型实例大小的增加,这些问题越来越难以处理。根据我们的计算结果,可以为LGO用户提供普遍有效的实用建议。可以论证(和经必要修改),可以向其他非直瞄软件产品的用户提供类似的建议,这些产品的授权范围与LGO的类似。这种聚合测试的另一个好处是,其结果可以有效地帮助在软件开发阶段快速评估和验证NLO解算器性能。

MSC公司:

90立方 非线性规划
90C26型 非凸规划,全局优化
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
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全文: 内政部

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