SMGO: A set membership approach to data-driven global optimization

Many science and engineering applications feature non-convex optimization problems where the objective function cannot be handled analytically, i.e. it is a black box. Examples include design optimization via experiments, or via costly finite elements simulations. To solve these problems, global opt...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Automatica (Oxford) Jg. 133; S. 109890
Hauptverfasser:	Sabug, Lorenzo, Ruiz, Fredy, Fagiano, Lorenzo
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Ltd 01.11.2021
ISSN:	0005-1098, 1873-2836
Online-Zugang:	Volltext
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