Monte Carlo Optimization - Seminarium szkoleniowe

More documents

Recommendations

Info

Eliza Bujnowska () Monte Carlo Optimization 28 lutego 2006 14 / 38Symulowane wy»arzanie z modyfikacj¡ Metropolisa1 Rozpoczynamy od warto±ci θ 0 .2 Losujemy ζ z jednostajnego rozkªadu prawdopodobie«stwa naotoczeniu ν(θ 0 ) (w ogólnym przypadku: otoczenie warto±cipoprzedniego kroku g(|ζ − θ 0 |)).3 Kolejny punkt wybieramy zgodnie z wzorem:{ ζ z p-stwem p = min{exp(∆hi /Tθ i+1 =i ), 1}θ i z p-stwem 1 − p,gdzie ∆h i = h i (ζ) − h i (θ 0 ).4 Aktualizuj T i na T i+1 .
Eliza Bujnowska () Monte Carlo Optimization 28 lutego 2006 15 / 38Symulowane wy»arzanie z modyfikacj¡ Metropolisa (2)h(ζ) ≥ h(θ i ) ζ zostanie zaakceptowany z prawdopodobie«stwem 1, aθ i b¦dzie zawsze zmieniane na ζ.h(ζ) < h(θ 0 ) ζ mo»e by¢ zaakceptowany z niezerowymprawdopodobie«stwem p. Umo»liwia to ucieczk¦ z ewentualnegomaksimum lokalnego i daje szans¦ na znalezienie maksimumglobalnego.
Page 1 and 2: Eliza Bujnowska () Monte Carlo Opti
Page 9 and 10: Przeszukiwanie stochastyczne (2)Kol
Page 11 and 12: Minimalizacja funkcji przykªad 2
Page 15 and 16: Metody gradientowe - przykªad cd.E
Page 19: Eliza Bujnowska () Monte Carlo Opti
Page 35 and 36: Algorytm oczekiwania - maksymalizac

Monte Carlo Optimization - Seminarium szkoleniowe

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?