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帕维尔，卡尔班；彼得·克罗皮克；瓦茨拉夫·科特兰；伊沃·多雷泽尔

解决T.E.A.M.基准问题22和25的Bayes方法及其与其他优化技术的比较。 （英语） Zbl 1426.74248号

申请。数学。计算。 319, 681-692 (2018).
总结：贝叶斯方法用于解决基准问题22和25。本文的主要目的是评估其在解决复杂技术问题方面的适用性（到目前为止，这项技术很少用于此类任务领域）。该方法的参数与商业代码COMSOL Multiphysics和自己的开源应用程序Agros Suite中实现的其他几种启发式和确定性优化技术的特性进行了比较。结果表明，贝叶斯方法在许多方面都具有优越性，对于解决实际任务来说，它是现有优化方法的一种强大且有前景的替代方法

引用于2文件

MSC公司：

74P05号 固体力学中的柔度或重量优化
78A25型 电磁理论（通用）
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
65千5 数值数学规划方法

关键词：

贝叶斯优化；数值模拟；基准；有限元法；启发式算法；确定性算法

软件：

COMSOL公司；BOBYQA公司；交易.ii；农业2D；贝叶斯端口
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Karban}等人，应用。数学。计算。319681-692（2018年；Zbl 1426.74248）
全文： 内政部

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