Какой оптимизатор эффективней использовать при расчете микрополосковой топологии,

ну например МШУ?

Или литературу где изложен обзор сией полезности.

В хелпе есть чуть-чуть. Быстрее всех обычно работает Simplex. А включенный по умолчанию метод Pointer-Robust, насколько я понял из хелпа, выбирает один из алгоритмов, который, по его мнению, лучше подходит для задачи.
Ещё там есть генетические методы, но про них ничего толком не написано, и на практике у меня с ними ничего путного не получилось...

Неплохой результат дает переменное использование двух оптимизаторов: случайного (обычно локальный) и по градиенту. Глобальные максимумы достаточно неплохо ищет случайный оптимизатор, а доводит градиентный. Но попадаются и крепкие орешки, не без этого.

Я довольно долго пытался определить какой оптимизатор работает наиболее эффективно,
вот я в основном пользуюсь случайным оптимизатором и реже градиентным и еще Trained optimizer.

если дискретные переменные, то многие оптимизаторы не работают



Ага,в хелп загляну, а в книге Радзевига что нибудь есть?

В книге - нет.

В книге Гупты "Машинное проектирование СВЧ-устройств" есть глава,посвященная методам оптимизации.

Да это не книга, а недоразумение какое-то. В основном состоит из перевода того же хелпа. Схалтурил дядька... Я полистал немножко и бросил

Градиентный метод с самого начала оптимизации для большинства задач вряд ли подойдет из-за проблемы неунимодальности целевой функции. Метод случайного поиска слишком медленен, да и не гарантирует попадания в окрестность глобального минимума. Генетический алгоритм - сочетание преимуществ обоих подходов, но проблема отсутствия гарантий сходимости в глобальный минимум за ограниченное время остается.
Оптимизация неунимодальных функций, имеющих множество локальных минимумов - искусство с отсутствием общеупотребительных рецептов. В MWO эту проблему лучше решать интерактивно, путем сочетания различных методов (постепенной смены одного другим), отслеживая эффективность минимизации в данный момент. Например, если метод сопряженных градиентов застряет - продолжать оптимизацию случайным поиском или GA. Если нет времени или необходимости задумываться над этими проблемами, то лучше использовать Pointer Robust, где это делается автоматически.
Я сам в поледнее время стал больше пользоваться Pointer Robust.

еще обнаружил неплохую комбинацию оптимизатора random local+annealing local

пс простите что сдул с темы пыль...