¿Cuál es el mejor método de optimización global para problemas multimodales continuos de baja dimensión (2)?

Answer 1

Creo que es difícil decir que algo es el “mejor” para la optimización global, ya que realmente no hay ningún método que pueda garantizar absolutamente que converja a un óptimo global (a menos que tenga suficiente tiempo para muestrear exhaustivamente el espacio de búsqueda). Dado eso, es difícil decir con certeza qué métodos resultarán en la menor cantidad de evaluaciones de funciones.

Diré que recomendaría tratar de usar algo como la optimización de enjambre de partículas. En este artículo, algunos investigadores discuten una comparación entre Algoritmos genéticos (GA) y Optimización de enjambre de partículas (PSO). Muestran que ambos enfoques obtienen excelentes soluciones en el 99% de los problemas, pero PSO a menudo es un poco menos evaluaciones de funciones que GA, lo que significa que probablemente sea una mejor opción para usted.

Algo más que quizás desee considerar es usar algo como PSO para acercarse a algunos óptimos y luego usar un enfoque basado en gradiente para atravesar rápidamente al punto óptimo (suponiendo que un enfoque basado en gradiente también sea factible).