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Multiple-Try Simulated Annealing Algorithm for Global Optimization

机译：全局优化的多次尝试模拟退火算法

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摘要

Simulated annealing is a widely used algorithm for the computation of global optimization problems in computational chemistry and industrial engineering. However, global optimum values cannot always be reached by simulated annealing without a logarithmic cooling schedule. In this study, we propose a new stochastic optimization algorithm, i.e., simulated annealing based on the multiple-try Metropolis method, which combines simulated annealing and the multiple-try Metropolis algorithm. The proposed algorithm functions with a rapidly decreasing schedule, while guaranteeing global optimum values. Simulated and real data experiments including a mixture normal model and nonlinear Bayesian model indicate that the proposed algorithm can significantly outperform other approximated algorithms, including simulated annealing and the quasi-Newton method.
机译：模拟退火是一种广泛用于计算化学和工业工程中全局优化问题的算法。但是，没有对数冷却时间表，模拟退火不能总是达到全局最优值。在这项研究中，我们提出了一种新的随机优化算法，即基于多次尝试Metropolis方法的模拟退火，该算法将模拟退火和多次尝试Metropolis算法相结合。所提出的算法以快速减少的时间表起作用，同时保证了全局最优值。包含混合法线模型和非线性贝叶斯模型的模拟和真实数据实验表明，所提出的算法可以明显优于其他近似算法，包括模拟退火和拟牛顿法。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2018年第9期|9248318.1-9248318.11|共11页
  • 作者

    Shao Wei; Guo Guangbao;

  • 作者单位

    Qufu Normal Univ, Sch Management, Rizhao 276826, Shandong, Peoples R China;

    Shandong Univ Technol, Dept Stat, Zibo 255000, Peoples R China;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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