萨蒂亚吉斯·阿马兰;尼古拉斯五世·萨希尼迪斯。;比克拉姆·沙尔达;斯科特·J·伯里。 模拟优化：算法和应用综述。 （英语） Zbl 1342.90113号 安·Oper。物件。 240，第1号，351-380（2016）. 小结：仿真优化（SO）是指受约束的目标函数的优化，两者都可以通过随机仿真进行评估。为了解决特定仿真的特定特征——离散或连续决策、昂贵或廉价的仿真、单输出或多输出、均匀或异质噪声——文献中提出了各种算法。可以想象，对于每一类问题，都存在几个相互竞争的算法。本文件强调了SO与基于代数模型的数学规划相比的困难，参考了该领域最先进的算法，检查并对比了所使用的不同方法，回顾了这些方法所解决的一些不同应用，并推测该领域的未来方向。 引用于17文件 MSC公司： 90立方厘米15 随机规划 90 C56 无导数方法和使用广义导数的方法 关键词：仿真优化;通过仿真进行优化;无导数优化 软件：多最小值;诺马德姆;SNOBFIT公司;禁忌搜索;CMA-ES公司;分散搜索;DiceKriging公司;DiceOptim公司;EGO公司;R样条;SimOpt公司;COMPASS（指南针） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛S.Amaran｝等人，Ann.Oper。第240号决议，第1号，351--380（2016；Zbl 1342.90113） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 艾布拉姆森，M.A.（2007）。NOMADm 4.5版用户指南。俄亥俄州怀特-帕特森空军基地空军技术学院。 [2] Alkhamis，T.M.、Ahmed，M.A.和Tuan，V.K.（1999）。带估计的离散优化的模拟退火。欧洲运筹学杂志，116530-544·Zbl 1009.90076号 ·doi:10.1016/S0377-2217（98）00112-X [3] Alrefaei，M.H.和Andradóttir，S.（1999）。离散随机优化的恒温模拟退火算法。管理科学，45748-764·Zbl 1231.90315号 ·doi:10.1287/mnsc.45.5.748 [4] 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