一个求解约束无导数优化问题全局解的开源求解器

本文提出一个基于启发式的开源求解器，用于求解约束无导数优化（DFO）问题的全局解。我们的求解器名为GSDO（Global optimization using Surrogates for Derivative-free Optimization），依赖于对原始问题的代理近似。在所提出的算法中，首先生成一个初始可行点。随后利用该点生成间隔良好的可行点，以构建基于径向基函数的更优代理近似，逼近原始目标函数和约束函数。最后，利用这些代理求解无导数全局优化问题。该求解器能够处理可量化与不可量化、可松弛与不可松弛的约束。我们将所提求解器与NOMAD、差分进化（DE）和SHGO等先进求解器在标准测试问题上进行了性能比较。数值结果清楚地表明，我们的方法在性能上与其他求解器具有竞争力。