Оглавление
Стохастическая оптимизация
-
Основы стохастической оптимизации
- Методы стохастической оптимизации используют случайные величины для решения задач оптимизации.
- Случайные величины могут быть включены в целевые функции или ограничения.
- Методы стохастической оптимизации включают итерации с использованием случайных чисел.
-
Применение стохастической оптимизации
- Стохастическая оптимизация применяется в задачах с частично случайными входными данными, такими как оценка и управление в реальном времени.
- Методы стохастической оптимизации используются для оценки “истинных” значений функций и принятия оптимальных решений.
-
Рандомизированный поиск
- Рандомизация может быть использована для ускорения поиска и уменьшения чувствительности к ошибкам моделирования.
- Рандомизация позволяет получать интервальные оценки минимума функции и избегать локальных оптимумов.
-
Примеры методов стохастической оптимизации
- К методам стохастической оптимизации относятся стохастическая аппроксимация, стохастический градиентный спуск, имитация отжига и другие.
- Некоторые авторы утверждают, что рандомизация может улучшить только плохо разработанные алгоритмы.
-
Проблемы и рекомендации
- Представление результатов стохастической оптимизации может привести к положительному смещению в сторону случайности.
- Для дальнейшего чтения рекомендуется книга Михалевича и Фогеля.
-
Ссылки
- Ссылки на внешние ресурсы, включая КОСП.
Полный текст статьи: