HECHO

El algoritmo DONE ( Data-based Online Nonlinear Extremumseeker ) es un algoritmo de optimización de caja negra . DONE modela la función de coste desconocida e intenta encontrar un óptimo de la función subyacente. El algoritmo DONE es adecuado para optimizar funciones costosas y ruidosas, y no requiere derivadas. Una ventaja de DONE sobre algoritmos similares, como la optimización bayesiana , es que el coste computacional por iteración es independiente del número de evaluaciones de la función.

El algoritmo DONE fue propuesto por primera vez por Hans Verstraete y Sander Wahls en 2015. ^{[ 1 ]} El algoritmo ajusta un modelo sustituto basado en características aleatorias de Fourier ^{[ 2 ]} y luego utiliza un conocido algoritmo L-BFGS para encontrar un óptimo del modelo sustituto.

DONE se demostró inicialmente para maximizar la señal en mediciones de tomografía de coherencia óptica , pero desde entonces se ha aplicado a diversas otras aplicaciones. Por ejemplo, se utilizó para ayudar a extender el campo de visión en la microscopía de fluorescencia de lámina de luz . ^{[ 3 ]}