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帕诺斯·斯蒂尼斯

随机全局优化是一个滤波问题。 （英语） Zbl 1242.90148号

J.计算。物理学。 231，第4期，2002-2014（2012）.
摘要：我们将随机全局优化问题重新表述为一个滤波问题。这种重新制定的动机来自这样一个事实，即对于许多优化问题，我们无法准确评估要优化的目标函数。同样，我们可能无法准确评估迭代优化算法中涉及的函数。例如，我们可能只能访问通过蒙特卡洛采样提供的函数或统计估计的噪声测量。这使得迭代优化算法表现得像随机映射。天真的全局优化相当于进化出这个随机映射的实现集合，并选择具有最佳特性的实现。这促使人们使用过滤技术，以便专注于比其他技术更有前途的实现。特别地，我们根据一种特殊的顺序重要性采样方法（称为粒子滤波器），提出了一种全局优化的滤波重新公式。粒子过滤器的日益普及是基于其实现的简单性和灵活性。我们利用粒子滤波器的灵活性构造了一个随机全局优化算法，该算法可以比朴素全局优化更快地收敛到最优解。给出了几个参数指数密度估计的例子，以证明该方法的有效性。

引用于三文件

MSC公司：

90立方厘米 随机规划
90C26型 非凸规划，全局优化

关键词：

粒子滤波;随机全局优化;指数密度;参数密度估计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Stinis}，J.计算。物理学。231，第4期，2002--2014（2012；Zbl 1242.90148）
全文： 内政部 arXiv公司

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