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研究论文

交叉熵方法与最优计算预算分配的仿真优化

出版:2010年2月8日出版历史
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摘要

我们建议通过将最佳计算预算分配的概念集成到交叉熵(CE)方法中来提高仿真优化的效率,该方法是一种全局优化搜索方法,可迭代更新生成候选解的参数化分布。本文重点讨论连续优化问题。在随机模拟环境中,复制成本很高,但目标函数估计中的噪声可能会误导搜索过程,模拟复制的分配可能会显著影响此类全局优化搜索算法的性能。基于最优计算预算分配的概念,提出了一种新的分配方案。该方法通过最小化CE权重函数的期望均方误差,以有效的方式执行此计算预算分配,从而改进了采样分布的更新。数值实验表明,如果应用计算预算分配的思想,CE方法的计算效率可以大大提高。

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补充材料

工具书类

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索引术语

  1. 使用交叉熵方法进行仿真优化,并优化计算预算分配

    建议

    评论

    托马索·马扎

    ?lafsson和Kim的工作很好地介绍了本文:仿真优化是为系统找到一些决策变量[即连续或离散]的最佳值的过程,其中性能是根据该系统仿真模型的输出进行评估的。。。仿真优化的技术差别很大,取决于具体的问题设置。[1] 在这一领域,在连续且嘈杂的搜索空间环境中,He等人面临着一个公开的问题:开发一种既能优化模拟预算分配又能提高交叉熵(CE)搜索方法效率的有效方法。第一个困难是评估这样一个目标函数的随机性。事实上,由于所采用的评估方法(如随机模拟)的种类,以前的方法受到了噪声的严重阻碍。一个可行的变通方法是关注如何在候选解决方案之间最佳分配模拟复制,即:“应该将多少模拟预算分配给已访问点的额外复制,以及分配给新生成点的复制。”优化这种权衡有利于提高计算效率。有鉴于此,作者应用了一些有效的排序和选择程序,以提高CE算法的计算效率。一些基于分布的算法(从确定性全局优化到模拟优化)试图将计算预算的较大部分分配给那些发挥更重要作用的候选解决方案,而不是对所有解决方案进行同等模拟。为了实现这个目标,他研究了一种不同的计算预算分配方法。使用CE作为抽样方法,他们考虑了为CE方法的性能设计的目标,旨在找到有效的计算预算分配,以便优化该目标。具体地说,他们推导出了一个渐近最优分配-CE和最优计算预算分配(CEOCBA)-在CE方法的每次迭代中,在参数更新步骤之前使用,从而最小化CE权重函数的预期均方误差(本文建议)。作者对四种算法进行了数值测试:具有相等分配的标准CE、CEOCBA过程的标准版本、具有相等分配功能的扩展CE和CEOCBA程序的扩展版本。结果表明,与没有更智能的计算预算分配的情况相比,集成程序可以显著提高两种CE方法的计算效率。总之,尽管本文的方法是为CE方法开发的,但CEOCBA有可能扩展到其他基于种群的进化算法和基于分布的算法。作者的建议得到了很好的介绍和明确的解释。在线计算评论服务

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    • 发布于

      封面图像ACM建模与计算机仿真汇刊
      美国计算机学会模型和计算机仿真汇刊 第20卷第1期
      2010年1月
      145页
      国际标准编号:1049-3301
      EISSN公司:1558-1195
      内政部:10.1145/1667072
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      版权所有©2010 ACM

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      出版商

      计算机协会

      美国纽约州纽约市

      出版历史

      • 出版:2010年2月8日
      • 认可的:2009年3月1日
      • 修订过的:2009年1月1日
      • 收到:2007年11月1日
      发布于托马克第20卷第1期

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