Monte Carlo Optimization - Seminarium szkoleniowe

Eliza Bujnowska () Monte Carlo Optimization 28 lutego 2006 26 / 38Aproksymacja stochastycznaPod tym poj¦ciem kryj¡ si¦ metody polegaj¡ce na aproksymacji funkcjicelu, w odró»nieniu od poprzedniej cz¦±ci po±wi¦conej metodomprzeszukiwaniu Θ. Przedstawione poni»ej metody mog¡ by¢ w efekcieobci¡»one dodatkowym bª¦dem, zwi¡zanym z poszukiwaniem maksimumaproksymacji funkcji h.Wi¦kszo±¢ z przestawionych metod aproksymacji stosuje si¦ jedynie domodeli z brakuj¡cymi danymi (ang.: missing data models).Przedstawione metody b¦d¡ opieraªy si¦ na zaªo»eniu, »e funkcja celu hspeªnia warunek h(x) = E[H(x, Z)].