Improved Nelder-Mead algorithm in high dimensions with adaptive parameters based on Chebyshev spacing points

In spite of being one of the most popular optimization methods, Nelder-Mead's simplex search algorithm with the default choice of parameters performs poorly on high-dimensional problems. The work presented here concerns such values of the Nelder-Mead algorithm's parameters that help improv...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Engineering optimization Ročník 52; číslo 10; s. 1814 - 1828
Hlavní autor:	Mehta, V.K.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Abingdon Taylor & Francis 02.10.2020 Taylor & Francis Ltd
Témata:	Adaptive algorithms adaptive parameters Algorithms Chebyshev approximation Chebyshev spacing points convergence high-dimensional problems Nelder-Mead algorithm Optimization Parameters Search algorithms
ISSN:	0305-215X, 1029-0273
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!