Metodi numerici di ottimizzazione senza derivate

La risoluzione efficiente di problemi di ottimizzazione che si presentano in applicazioni reali richiede sempre più lo sviluppo di implementazioni efficienti e facili da usare di algoritmi che non fanno uso delle derivate della funzione obiettivo. In contesti applicativi come per e.s. nella progettazione strutturale o nel design di algoritmi, i problemi di ottimizzazione sono spesso definiti da funzioni la cui valutazione richiede l’esecuzione di costose simulazioni numeriche. In questi contesti le funzioni coinvolte nel problema devono essere trattate come black-box. Inoltre, le variabili possono essere di diversa natura: continue (ad es. parametri geometrici), intere (ad es. elemento on/off di una struttura) o più in generale categoriche, cioè variabili discrete che identificano un elemento di un insieme non ordinato (ad es. colori, forme o materiali). Per questa complessa e generale classe di problemi di ottimizzazione vengono analizzati e sviluppati procedimenti cosiddetti “derivative-free’’ con l’obiettivo di ottenere soluzioni ragionevolmente buone in un numero limitato di valutazioni delle funzioni.

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