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赵文迪·K·谭；刘燕。

一种用于采样空间划分的并行进化多进制都市马尔可夫链蒙特卡罗算法。 （英语） Zbl 1461.62016年

统计计算。 31，第1号，第10号论文，第19页（2021年）.
摘要：我们开发了一种进化马尔可夫链蒙特卡罗（EMCMC）算法，用于对位于大型、复杂和受限空间状态空间中的空间分区进行采样。我们的算法结合了进化算法（EA）作为状态空间遍历的优化启发式的优点和Markov Chain Monte Carlo算法用于未知分布采样的理论收敛特性。通过我们的优化启发式算法通过定向搜索识别的局部最优性信息被用于在多尝试Metropolis马尔可夫链模型的框架内沿着有希望的方向自适应地更新马尔可夫链，该模型结合了广义Metropolis Hastings比率。我们进一步扩展了EMCMC算法的范围，通过集成引导Markov链并行运行的并行EA框架，利用大规模并行计算体系结构提供的计算能力。

引用于2文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
60J22型 马尔可夫链中的计算方法

关键词：

马尔科夫蒙特卡洛；进化算法；空间分割

软件：

分散搜索
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.K.T.Cho}和\textit{Y.Y.Liu}，统计计算。31，第1号，第10号文件，第19页（2021；兹bl 1461.62016）
全文： DOI程序 arXiv公司

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