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桑德·德登克;维姆·德斯梅特;法兰克·奈特

使用单纯形梯度生成集合搜索，用于有界约束的黑盒优化。 （英语） Zbl 1469.90136号

计算。最佳方案。申请。 79，编号1，35-65（2021）.
摘要：现代工程实践中出现的优化问题越来越基于模拟，其特征是极端类型的非光滑性、导数的不可访问性和高计算费用。虽然生成集搜索（GSS）通常具有令人满意的鲁棒性并收敛到平稳点，但收敛速度可能较慢。为了在不牺牲鲁棒性的前提下加快求解过程，我们引入了求解有界约束极小化问题的（单纯形）梯度信息生成集搜索（GIGS）方法。这些算法使用经过多次迭代获得的单纯形梯度作为指导，以使搜索模板适应目标函数的局部地形。GIGS被证明继承了GSS的一阶收敛性质，并且具有避免鞍点的自然倾向。对一组光滑、非光滑和有噪声的理论测试问题以及一个实际工程案例进行了数值实验。结果表明，与非自适应GSS方法相比，包含单纯形梯度信息可以节省计算成本。

引用于1文件

MSC公司：

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

关键词：

无导数优化;有界约束优化;发电机组搜索;单纯形导数

软件：

IMFIL公司
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\textit{S.Dedoncker}等人，《计算》。最佳方案。申请。79，编号1，35-65（2021；Zbl 1469.90136）
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