Benötigen Sie realistische Testprobleme für Optimierungsalgorithmen? Diese Arbeit beschreibt einen Testproblemgenerator, der für groß angelegte uneingeschränkte Optimierung entwickelt wurde. Der Generator ermöglicht die Erstellung sowohl schlecht als auch gut konditionierter Probleme jeder Größe, die von nichtlinearen Netzwerkflussmodellen abgeleitet wurden. Die Studie liefert eine Eigenwertanalyse, die die Konditionszahl der Hesse-Matrix der Zielfunktion begrenzt. Es wird auch ein Beispiel für einen effizienten Präkonditionierer gegeben, der diese Schranken verwendet, skizziert. Eine Eigenwertanalyse liefert Schranken für die Konditionszahl der Hesse-Matrix der Zielfunktion, und es wird ein Beispiel für einen effizienten Präkonditionierer gegeben, der diese Schranken verwendet. Der Testproblemgenerator könnte Forschern zugute kommen, die Optimierungsalgorithmen entwickeln und testen. Der effiziente Präkonditionierer bietet einen praktischen Ansatz zur Beschleunigung der Konvergenz in diesen Algorithmen.
Diese in den ACM Transactions on Mathematical Software veröffentlichte Arbeit über einen Testproblemgenerator für groß angelegte uneingeschränkte Optimierung passt gut zum Fokus der Zeitschrift auf mathematische Software und numerische Algorithmen. Die Entwicklung dieses Generators trägt zum Ziel der Zeitschrift bei, die Forschung im Bereich der Optimierung zu erleichtern, indem Werkzeuge zum Testen und Vergleichen verschiedener Optimierungsalgorithmen bereitgestellt werden, und bietet wertvolle Ressourcen für Forscher und Praktiker.