Pipeline SQP
Ernoult 2020Optimización por programación cuadrática secuencial (SLSQP) con gradientes por diferencias finitas centradas. Minimiza el residual de fase φ(f) para cada digitación objetivo. Tres problemas: F (registro 1), F+H (dos registros), A (amplitud sujeta a afinación).
Total runs
7
Problemas
P1, P3
Notas totales
53
Mejor |¢|
0.00¢
Runs recientes
| Run ID | Problema | Notas | Max |¢| | Timestamp |
|---|---|---|---|---|
| test_run | P1 | 13 | 2.55¢ | 7/22/2026, 12:00:00 PM |
| run_20260803T084735788790Z | P1 | 1 | 0.00¢ | 8/3/2026, 8:49:06 AM |
| run_20260803T065306638876Z | P1 | 13 | 200.00¢ | 8/3/2026, 8:32:29 AM |
| run_20260801T101022759609Z | P1 | 8 | 15.81¢ | 8/1/2026, 6:29:44 PM |
| run_20260731T212654177998Z | P1 | 4 | 0.02¢ | 7/31/2026, 9:32:05 PM |
| run_20260731T132434979054Z | P1 | 4 | 200.00¢ | 7/31/2026, 5:26:16 PM |
| problem3_run | P3 | 10 | 2.33¢ | 7/22/2026, 2:00:00 PM |
Sobre el pipeline
Vector de diseño (22D)
Longitud, conicidad, correcciones sinusoidales (c₁, c₂), geometría de campana y 8 agujeros (posición × diámetro).
Función de coste
Residual de fase Φi = (φ(ftarget)/(2π) − round(···))², normalizado 1/N por nota.
Multi-start
Semilla 0 desde el inicializador de baja frecuencia (Sec 5.4); semillas 1+ con perturbaciones gaussianas dentro de bounds.