数学期望型水平值逼近全局最小值的方法
Mathematical Expectation Method of Level approximating to Global Minimum作者机构：上海大学理学院数学系上海200444 上海科学技术职业学院上海201800
出 版 物：《应用数学与计算数学学报》 (Communication on Applied Mathematics and Computation)
年 卷 期：2010年第24卷第2期
页 面：67-74页
学科分类：07[理学] 070102[理学-计算数学] 0701[理学-数学]
基 金：上海自然科学基金课题(09ZR1411100) 上海市教委科技创新重点项目(09ZZ94)
主 题：积分水平集 相对熵 重要样本 kullback-leibler距离
摘 要：郑权在1978年提出的一种积分水平集算法概念性算法.由于水平集一般情况下难以求出,此算法通过Monte-Carlo随机取点来实现.本文提出了数学期望型水平值逼近全局最小值的概念性算法,它利用了相对熵主要思想,通过改变重要样本密度函数,克服了郑权算法水平集不易求得而难以求出水平值的困难.本文还给出了求全局最小值的收敛准则并证明了它的渐进收敛性.
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