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摘要:
实际工程应用中的优化问题通常包含复杂的约束条件,其目标函数可能是非线性、非连续、不可微甚至随机函数;而约束函数可能是线性、非线性、离散变量集.甚至黑盒函数(例如,由程序代码生成的值集合);约束变量也可能是包含连续、离散或分类值的混合变量.这些复杂的情况,使得没有任何导数/梯度信息可供利用,因此无法利用现有的凸优化技术求解.文中研究如何利用模式搜索法对常见的混合变量约束优化模型进行求解.首先对直接搜索法的发展历史进行概述;特别地,给出模式搜索法统一的数学描述和收敛性分析.对约束条件从无约束(一般模式搜索)到线性约束(广义模式搜索GPS)、非线性约束(GPS过滤法)和混合约束(广义混合变量规划GMVP)的推广以及在边界约束条件下,算法搜索方向从有限集向紧致集的扩展(网格自适应直接搜索MADS),进行了全面分析;在此基础上对该领域尚存在的问题及进一步的研究方向进行了总结.
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文献信息
篇名 约束优化模式搜索法研究进展
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 约束优化 直接搜索法 模式搜索法 广义模式搜索GPS GPS过滤法 广义混合变量规划GMVP 网格自适应直接搜索MADS
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 1200-1215
页数 16页 分类号 TP301
字数 17148字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2008.07.015
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄天云 西南民族大学计算机科学与技术学院 13 110 5.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
约束优化
直接搜索法
模式搜索法
广义模式搜索GPS
GPS过滤法
广义混合变量规划GMVP
网格自适应直接搜索MADS
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
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