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二階段無微分最佳化方法－較佳起始點選擇 = A Two Stage De...

國立高雄大學應用數學系碩士班

二階段無微分最佳化方法－較佳起始點選擇 = A Two Stage Derivative Free Optimization Method- Warm Starting Points for Local Searches

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : 單行本
並列題名:	A Two Stage Derivative Free Optimization Method- Warm Starting Points for Local Searches
作者:	李依帆,
其他團體作者:	國立高雄大學
出版地:	[高雄市]
出版者:	撰者;
出版年:	2008[民97]
面頁冊數:	48面圖，表 : 30公分;
標題:	電腦模擬實驗
標題:	Computer experiments
電子資源:	http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/70738837620512779721
附註:	指導教授：王偉仲
附註:	參考書目：面27-28
摘要註:	在電腦模擬實驗過程中，反應函數通常被假定是未知的。因此找到最佳點是困難。過去，數種區域最佳法已經被提議而沒有使用反應函數的微分的訊息，例如，反應曲面方法學和圖案搜索法。不過，如何鑑定好的起始點在這些區域最佳法是一個重要的問題，特別是搜尋多重極值的問題。在這工作內，我們的目標是提議一個有效率方法，得到可能"好"的起始點。首先，我們構造一個代理曲面用來估計真實且未知的反應曲面，然後基於這個代理曲面，用一個機制來篩選可能的起始點。幾個數值實驗將分析我們的方法的效能。 In computer experiments, the response function is usually assumedto be unknown. Thus it is difficulty to find the optimal points.In the past, several local optimizers have been proposed withoutusing the derivative information of the response function, forexample, response surface methodology and pattern search method.However, for these local optimization methods, how to identifygood starting points is an important issue, especially forproblems of finding multiple extrema. In this work, our goal is topropose an efficient method to get the possible `` good ''starting points for these local optimizers. Firstly we design aprocedure to construct a surrogate surface to approximate the truebut unknown response surface, and then based on this surrogatesurface, possible starting points are identified by a screeningprocedure. Several numerical experiments are used to analyize theperformance of our method.

二階段無微分最佳化方法－較佳起始點選擇 = A Two Stage Derivative Free Optimization Method- Warm Starting Points for Local Searches
李, 依帆

二階段無微分最佳化方法－較佳起始點選擇 = A Two Stage Derivative Free Optimization Method- Warm Starting Points for Local Searches / 李依帆撰 - [高雄市] : 撰者, 2008[民97]. - 48面 ; 圖，表 ; 30公分.
指導教授：王偉仲參考書目：面27-28.
電腦模擬實驗Computer experiments

二階段無微分最佳化方法－較佳起始點選擇 = A Two Stage Derivative Free Optimization Method- Warm Starting Points for Local Searches
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328 $a 碩士論文--國立高雄大學應用數學系碩士班
330 $a 在電腦模擬實驗過程中，反應函數通常被假定是未知的。因此找到最佳點是困難。過去，數種區域最佳法已經被提議而沒有使用反應函數的微分的訊息，例如，反應曲面方法學和圖案搜索法。不過，如何鑑定好的起始點在這些區域最佳法是一個重要的問題，特別是搜尋多重極值的問題。在這工作內，我們的目標是提議一個有效率方法，得到可能"好"的起始點。首先，我們構造一個代理曲面用來估計真實且未知的反應曲面，然後基於這個代理曲面，用一個機制來篩選可能的起始點。幾個數值實驗將分析我們的方法的效能。 In computer experiments, the response function is usually assumedto be unknown. Thus it is difficulty to find the optimal points.In the past, several local optimizers have been proposed withoutusing the derivative information of the response function, forexample, response surface methodology and pattern search method.However, for these local optimization methods, how to identifygood starting points is an important issue, especially forproblems of finding multiple extrema. In this work, our goal is topropose an efficient method to get the possible `` good ''starting points for these local optimizers. Firstly we design aprocedure to construct a surrogate surface to approximate the truebut unknown response surface, and then based on this surrogatesurface, possible starting points are identified by a screeningprocedure. Several numerical experiments are used to analyize theperformance of our method.
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610 0 $a 電腦模擬實驗 $a 代理者 $a 曲率偵查
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681 $a 008M/0019 $b 462101 4024 $v 增訂八版
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