Journal of Global Optimization· 2026Q1
Düşük Dereceli Değer Optimizasyonu problemleri için türevsiz bir güven bölgesi yaklaşımı
A derivative-free trust-region approach for Low Order-Value Optimization problems
- 1atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Kısıtlı Düşük Dereceli Değer Optimizasyonu (LOVO) problemleri için zayıf kritik noktalara yakınsama sağlayan yeni bir türevsiz güven bölgesi algoritması geliştirilmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Kısıtlı Düşük Dereceli Değer Optimizasyonu (LOVO) problemleri için ilk türevsiz güven bölgesi algoritması geliştirildi.
- Algoritma, zayıf kritik noktalara yakınsar.
- Uygun koşullar altında küresel yakınsama ve en kötü durum iterasyon karmaşıklığı analizi yapılmıştır.
- Doğrusal enterpolasyon modelleri kullanan ilk açık kaynaklı uygulama sunulmuştur.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract The Low Order-Value Optimization (LOVO) problem involves minimizing the minimum among a finite number of function values within a feasible set. LOVO has several practical applications such as robust parameter estimation, protein alignment, portfolio optimization, among others. In this work, we are interested in the constrained nonlinear optimization LOVO problem of minimizing the minimum between a finite number of function values subject to a nonempty closed convex set where each function is black-box and continuously differentiable, but the derivatives are not available. We develop the first derivative-free trust-region algorithm for constrained LOVO problems with convergence to weakly critical points. Under suitable conditions, we establish the global convergence of the algorithm and also its worst-case iteration complexity analysis. An initial open-source implementation using only linear interpolation models is developed. Extensive numerical experiments and comparison with existing alternatives show the properties and the efficiency of the proposed approach when solving LOVO problems.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Global Optimization, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Sayısal Analiz
Numerical AnalysisMathematics