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使用NOMAD和线搜索的非光滑问题的并行混合优化方法。 (英语) Zbl 1409.90190号

摘要:针对具有边约束的单函数优化问题,提出了两种并行混合算法。优化问题之所以困难,不仅是因为可能存在局部极小值和函数的非光滑性,还因为目标函数和解向量的约束值只能通过查询一个执行需要大量计算工作量的黑盒来获得。例如,在工程中的优化问题中,目标函数和约束值是通过复杂的仿真程序计算的,并且存在局部极小值,函数的光滑性无法保证。混合方法包括著名的方法NOMAD和两种新方法DENCON和DENPAR,这两种方法是基于线搜索方案CS-DFN的。混合方法为每个查询计算一组并行计算的解向量。混合方法已经在一组由多目标优化的特定播种方案产生的困难优化问题上进行了测试。我们将计算结果与独立方法NOMAD、DENCON和DENPAR的解进行了比较。结果表明,在独立方法中,NOMAD明显优于DENCON和DENPAR。然而,混合方法肯定比NOMAD更好。

理学硕士:

90立方 非线性规划
90 C56 无导数方法和使用广义导数的方法
49J52型 非平滑分析
68宽10 计算机科学中的并行算法
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全文: 内政部

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