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在许多实际优化问题中,目标函数往往来自于庞大的模拟系统而因此不可导且计算花时间.对中小规模问题而言Powell的UOBYQA算法是最有效的直接方法之一.它基于对目标函数的多变量插值模型和信赖域技巧.但它对实际问题中常见的比例糟糕的函数不是很有效.因此我们在本文中对UOBYQA算法作了些改进.我们用H-范信赖域来代替传统的欧氏范数,并用它来规范我们的插值点分布.目的是希望基本的UOBYQA算法能运行的更快.数值结果表明,修正后的算法在函数值计算次数方面更有优势.