Monte Carlo Optimization - Seminarium szkoleniowe

Eliza Bujnowska () Monte Carlo Optimization 28 lutego 2006 19 / 38Symulowane wy»arzanie problem zbie»no±ci (2)TwierdzenieRozwa»my system, w którym mo»liwe jest poª¡czenie dwóchprzypadkowych stanów sko«czonym ci¡giem stanów. Je±li dla ka»degoh > 0 i ka»dej pary (e i , e j ), stan e i mo»e by¢ osi¡gni¦ty przyjmuj¡c warto±¢h ze stanu e j , wtedy i tylko wtedy gdy e j mo»e by¢ osi¡gni¦ty z e iprzyjmuj¡c warto±¢ h. Je±li (T i ) zbiega do 0, ci¡g (θ i ) zdeniowanyzgodnie z algorytmem symulowanego wy»arzania speªniawtedy i tylko wtedygdzie D = min{d i : e i ∈ O − O}.lim i→∞ P(θ i ∈ O) = 1∞∑exp(−D/T i ) = +∞,i=1