一种基于相对熵(CE)方法的新的随机水平值下降算法  

A New Stochastic Level Value Descent Method Based on Cross-Entropy Method

作　　者：钱振琦[1] 邬冬华[1] 

机构地区：[1]上海大学理学院,上海200444

出　　处：《运筹与管理》2013年第1期83-87,共5页Operations Research and Management Science

基　　金：上海自然科学基金资助项目(09ZR1411100)

摘　　要：为了使得随机积分水平集算法中的积分水平值能够更加有效地下降,使每次下降得到的参数更适应目标函数,本文将相对熵方法应用到随机积分水平集算法中来。利用相对熵中的ASP问题给出了一种新的参数更新方法,数值试验证明了其科学性。最后就该方法给出了更加一般的参数更新方法并给出了算法。In order to make the integral level-value in the stochastic integral level-set algorithm more effectively decrease and the parameter better adapted to the objective function, the thesis opplies the cross-entropy method to the stochastic integral level-set algorithm. It gives a new method of parameters update by using the ASP problem, and numerical tests have shown its effectiveness; At last this thesis gives a more general method of parameter update method and the corresponding algorithm based on the ASP problem.

关 键 词：运筹学 全局优化 积分水平集 相对熵 ASP问题 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论]