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哈马赫，K。

基于去趋势波动分析的自适应极值优化。 （英语） Zbl 1128.65041号

J.计算。物理学。 227，第2期，1500-1509（2007）.
摘要：全局优化是计算物理学中的关键挑战之一，因为一些问题，例如蛋白质结构预测、原子簇的低能景观、网络中群落结构的检测或模型参数拟合，可以被公式化为全局优化问题。极值优化（EO）近年来已成为解决全局优化问题的一种特殊而成功的方法。与几乎所有其他全局优化方法一样，EO是由内部动力学驱动的，而内部动力学主要取决于一个或多个参数。
最近，证明了EO内部参数的最优方案的存在性，从而使算法的性能达到最大。然而，这个证明并不是建设性的，也就是说，我们不能用它来推断最优参数本身。在本研究中，我们分析了一个测试问题（自旋玻璃）的EO动力学。基于这些结果，我们提出了一种EO性能的在线测量方法，以及一种使用这种洞察力重新制定EO算法的方法，以便在不需要用户任何输入的情况下在线构建内部参数的最佳值。这种方法最终将使我们能够使EO参数自由，从而使其在一般全局优化问题中的应用更加高效。

引用于2文件

理学硕士：

65千5 数值数学规划方法
90立方 非线性规划
第82页第30页 随机介质、无序材料（包括液晶和自旋玻璃）的统计力学
82B80型 平衡统计力学中的数值方法（MSC2010）

关键词：

全局优化;势能面;随机过程;去趋势波动分析方法;SPIN眼镜;蒙特卡罗;无参数算法;数值示例;极值优化
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Hamacher}，J.计算。物理。227，第2号，1500--1509（2007；Zbl 1128.65041）
全文： 内政部

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