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これが質問するのに適切な場所であるかどうかはよくわかりませんが、数学 SX にも完全に適合していないように思われるため、ここに投稿することにしました。

非常に高い次元 (250+) の関数があり、最適または少なくともいくつかの近似値を見つける必要があります。

PSO、微分進化、Simulated Annealing などのアプローチを認識しています。私の特定のケースの問題は、単一の関数値を計算するのに数時間かかる可能性があることです。そのため、よりスマートなアプローチが必要です。

最初の直感は次元を減らすことであり、それが私が現在取り組んでいることです。しかし、実用的なアプローチを説明する同様の問題についていくつかの公開された論文があるかどうか疑問に思いました。

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表面応答モデルを使用して関数を近似できます。

  • 関数の最初の評価を使用して、近似モデルを構築します。
  • 次に、近似モデルを評価関数として使用します。
  • 一部の評価は実際の関数で実行する必要があり、その結果を使用してモデルを改良するなどします。
于 2013-03-29T09:34:42.220 に答える