Målet med papperet är att utforma sekventiella strategier som leder till effektiv optimering av en okänd funktion under det enda antagandet att det har en ändlig Lipschitz konstant. Vi identifierar först tillräckliga villkor för konsekvensen av generiska sekventiella algoritmer och formulerar den förväntade minimax-hastigheten för deras prestanda. Vi introducerar och analyserar en första algoritm som kallas LIPO som antar Lipschitz konstant att vara känd. Samstämmighet, minimax priser för LIPO bevisas, samt snabba priser under en ytterligare Hölder liknande villkor. En adaptiv version av LIPO introduceras också för den mer realistiska installationen där Lipschitzkonstanten är okänd och måste uppskattas tillsammans med optimeringen. Liknande teoretiska garantier visas för adaptiv LIPO algoritm och en numerisk bedömning ges i slutet av dokumentet för att illustrera potentialen i denna strategi med avseende på state-of-the-art metoder över typiska referensproblem för global optimering.
REF introducerar AdalIPO, en adaptiv version av LIPO.
Global optimization of Lipschitz functions
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}