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EnglishIn this paper, global optimization (GO) Lipschitz problems are considered where the multi-dimensional multiextremal objective function is determined over a hyperinterval. An efficient one-dimensional GO method using local tuning on the behavior of the objective function is generalized to the multi-dimensional case by the diagonal approach using two partition strategies. Global convergence conditions are established for the obtained diagonal geometric methods. Results of a wide numerical comparison show a strong acceleration reached by the new methods working with estimates of the local Lipschitz constants over different subrogions of the search domain in comparison with the traditional approach.
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| Titolo: | Local tuning and partition strategies for diagonal GO methods | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2003 | |
| Rivista: | ||
| Handle: | http://hdl.handle.net/20.500.11770/137562 | |
| Appare nelle tipologie: | 1.1 Articolo in rivista |
File in questo prodotto:
http://hdl.handle.net/20.500.11770/137562
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