Optimizing partially separable functions without derivatives

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    Résumé

    We present an algorithm for solving nonlinear programming problems involving a partially separable objective function whose derivatives are assumed to be unavailable. At each iteration, we construct a quadratic interpolation model of the objective function around the current iterate and minimize this model to obtain a trial step. The whole process is embedded within a trust-region framework. We further propose to use ideas of Curtis, Powell and Reid to minimize the number of calls to the objective function in the part of the derivative-free algorithm that improves the geometry of the interpolation set. Numerical experiments tend to confirm the promising behaviour of the algorithm. © 2005 Taylor & Francis Group Ltd.
    langue originaleAnglais
    Pages (de - à)493-508
    Nombre de pages16
    journalOptimization Methods and Software
    Volume20
    Numéro de publication4-5
    Les DOIs
    Etat de la publicationPublié - 1 août 2005

    Empreinte digitale Examiner les sujets de recherche de « Optimizing partially separable functions without derivatives ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

  • Projets

    DFO: Algorithmes d'optimisation numérique sans dérivées

    TOINT, P., COLSON, B., Gratton, S., Tröltzsch, A. & RODRIGUES SAMPAIO, P.

    1/03/94 → …

    Projet: Recherche

    Thèses de l'étudiant

    Trust-region algorithms for derivative-free optimization and nonlinear bilevel programming

    Author: Colson, B., 2003

    Superviseur: Toint, P. (Promoteur), Henrard, J. (Jury), Sartenaer, A. (Jury), Savard, G. (Personne externe) (Jury) & VICENTE, L. (Personne externe) (Jury)

    Thèse de l'étudiant: Doc typesDocteur en Sciences

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