Jump to content

Стохастическое туннелирование

В численном анализе стохастическое туннелирование (STUN) — это подход к глобальной оптимизации, основанный на методе Монте-Карло выборке функции, подлежащей объективной минимизации, при которой функция нелинейно преобразуется, чтобы облегчить туннелирование между областями, содержащими минимумы функции. Более простое туннелирование позволяет быстрее исследовать пространство выборки и быстрее сходиться к хорошему решению.

Идея [ править ]

Схематическая одномерная тестовая функция (черный) и эффективный потенциал STUN (красный и синий), где минимум, указанный стрелками, является лучшим минимумом, найденным на данный момент. Все скважины , находящиеся выше найденного наилучшего минимума, подавляются. Если динамический процесс может выйти из колодца вокруг текущей минимальной оценки, он не будет захвачен другими локальными минимумами, которые находятся выше. Улучшаются скважины с более глубокими минимумами. Этим ускоряется динамический процесс.

Методы оптимизации, основанные на методе Монте-Карло, выбирают целевую функцию путем случайного «перескока» от текущего вектора решения к другому с разницей в значении функции . Вероятность принятия такого пробного прыжка в большинстве случаев выбирается равной ( критерий Метрополиса ) с соответствующим параметром .

Общая идея STUN состоит в том, чтобы обойти медленную динамику энергетических функций неправильной формы, с которой можно столкнуться, например, в спиновых стеклах, путем туннелирования через такие барьеры.

Эта цель достигается путем отбора проб методом Монте-Карло.трансформированная функция, в которой отсутствует эта медленная динамика. В «стандартной форме»преобразование гласит где — это самое низкое значение функции, найденное на данный момент. Это преобразование сохраняет места минимумов.

затем используется вместо в исходном алгоритме, дающем новую вероятность принятия

Эффект такого преобразования показан на графике.

туннелирование адаптивное Динамически стохастическое

Вариант постоянного туннелирования заключается в том, чтобы делать это только в случае ловли на локальном минимуме. затем корректируется таким образом, чтобы выйти из минимума и найти более глобально оптимальное решение. Анализ флуктуаций с устранением тренда является рекомендуемым способом определения того, находится ли сигнал в ловушке локального минимума.

Другие подходы [ править ]

Ссылки [ править ]

Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: f32476096be0c6becaed513a59232b7d__1679406000
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/f3/7d/f32476096be0c6becaed513a59232b7d.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Stochastic tunneling - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)