A partitioned optimization framework for structure-aware optimization
Diese Arbeit stellt ein partitioniertes Optimierungsframework vor, das komplexe Probleme durch Zerlegung des Variablenraums in handhabbare Teilmengen reformuliert, und führt eine derivative-freie Methode (DFPOm) ein, die durch die effiziente Suche nach dem optimalen Partitionierungsindex mittels DFO-Algorithmen mit Abdeckungsschritt überlegene numerische Leistungen bei kontinuierlichen und zusammengesetzten Graubox-Problemen erzielt.