A deterministic algorithm for global optimizationстатья

Информация о цитировании статьи получена из Scopus, Web of Science
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 7 сентября 2018 г.

Работа с статьей

[1] Evtushenko Y., Posypkin M. A deterministic algorithm for global optimization // Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. — 2012. — Vol. 658. — P. 205–218. An algorithm for solving global optimization problems is developed. The objective and constraints are required to have gradients satisfying Lipschitz condition. The problem may contain both continuous and integer variables and the objective may be non-convex and multimodal. Improved lower bounds and new techniques to reduce the number of algorithm steps by employing the gradient information are proposed for unconstrained optimization. Computational testing on different test problems demonstrate the efficiency of the proposed method in comparison with the state of the art approaches. [ DOI ]

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть