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上海黄金交易所

swMATH ID: 26954
软件作者: 斯特凡·恩德斯(Stefan C.Endres)。;Carl Sandrock;沃尔特·沃克·福克。
描述: Lipschitz优化的简单同调算法。单纯形同调全局优化(SHGO)算法是一种基于单纯形积分同调和组合拓扑应用的通用全局优化算法。SHGO将建立在超曲面同胚上的复合体的同调群近似为目标函数上的复数。这通过Sperner引理提供了搜索空间中局部凸子域的近似值,并提供了一个有用的可视化工具,用于表征和有效解决高维黑盒和灰盒优化问题。该复合体是使用可行搜索空间内的采样点作为顶点建立的。该算法专门用于寻找目标函数的所有局部极小值,并有效地进行昂贵的函数评估,特别适用于能源景观勘探等应用。SHGO最初是作为地形全局优化(TGO)方法的改进而开发的。证明了当目标函数为Lipschitz光滑时,SHGO算法在函数计算上总是优于TGO算法。本文将SHGO应用于具有线性约束和箱约束且变量上有界的非凸问题。对线性约束测试问题的数值实验表明,与TGO和最近开发的Lc-DISIMPL算法以及PSwarm、LGO和DIRECT-L1算法相比,SHGO给出了具有竞争力的结果。此外,还将SHGO与TGO、basinhopping(BH)和差分进化(DE)全局优化算法进行了比较,这些算法针对大量选择的黑盒问题,边界位于SciPy基准测试套件中的变量上。在MIT许可下发布的SHGO和TGO算法的Python实现可以从https://bitbucket.org/upiamcomptermo/shgo/。
主页: https://link.springer.com/article/10.1007/s10898-018-0645-y
源代码:  https://github.com/Stefan-Enderes/shgo
依赖项: 蟒蛇
关键词: 全局优化上海黄金交易所计算同源性
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引用于: 6文件

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