.png){kind=icon}
返回
A practical DIRECT-type algorithm for medium-scale black-box global optimization
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.asoc.2026.116392.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
DIRECT算法是一种确定性的全局优化方法，以其通用性和平衡的探索-开发策略而闻名。然而，DIRECT型算法主要适用于低维问题，并且随着维度增加往往表现出收敛缓慢，限制了其在更复杂优化任务中的应用。为解决此局限性，本文提出了一种新型的DIRECT型算法X-DTC-GL，该算法整合了动态分区和混合技术。动态分区方法基于局部一维代理模型自适应地细化搜索空间，能够快速细分有前景的超矩形。混合策略选择性地采用爬山法来开发代理模型识别的有前景区域。
