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马丁·默勒·安德烈森

如何最大化DSGE模型的似然函数。 （英语） Zbl 1183.91092号

计算。经济。 35，第2期，127-154（2010）.
摘要：本文扩展了两个优化例程来处理DSGE模型的目标函数。优化例程是（1）模拟退火的一个版本，由A.Corana、M.Marchesi、C.Martini和S.莱迪拉[ACM Trans.Math.Softw.13262–280（1987；Zbl 0632.65075号)]，以及（2）由开发的进化算法CMA-ESN.Hansen，S.D.Müller和P.库穆塔科斯[“利用协方差矩阵自适应（CMA-ES）降低非优化进化策略的时间复杂性”，Evol.Comput.11（1），1-18（2003）]。在这些扩展之后，我们检验了这两个例程最大化一系列测试经济体的似然函数的能力。我们的结果表明，CMA-ES例程在寻找全局最优解的能力和效率方面明显优于模拟退火。利用似然函数中的十个未知结构参数，CMA-ES例程在95%的测试经济体中找到全局最优值，而模拟退火的结果为89%。当似然函数中未知结构参数的数量增加到20和35时，CMA-ES例程分别在85%和71%的测试经济体中找到全局最优值。模拟退火的相应数值分别为70%和0%。

引用于三文件

MSC公司：

第91页第51页 动态随机一般均衡理论
90立方厘米15 随机规划
90C29型 多目标规划
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

CMA-ES优化例程;多模态目标函数;Nelder-Mead单工程序;非凸搜索空间;重新取样;模拟退火

引文：

Zbl 0632.65075号

软件：

fmin搜索;西蒙90;CMA-ES公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.M.Andreasen}，计算。经济。35，第2号，127--154（2010年；Zbl 1183.91092）
全文： 内政部

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