Algoritmo de descenso estocástico

Descenso estocástico

La estrategia del algoritmo de descenso estocástico es iterar el proceso de seleccionar aleatoriamente un vecino para una solución candidata y aceptarlo solo si da como resultado una mejora. La estrategia propuesta tenía como objetivo abordar las limitaciones de las técnicas de escalada determinista que pueden atascarse en los óptimos locales debido a su codiciosa aceptación de los movimientos vecinos.

El algoritmo de descenso estocástico se diseñó para su uso en dominios discretos con vecinos explícitos, como la optimización combinatoria (frente a la optimización continua de funciones). La estrategia del algoritmo se puede aplicar a dominios continuos utilizando un paso para definir los vecinos candidatos para la solución (como una búsqueda aleatoria localizada y una búsqueda aleatoria determinada de tamaño paso a paso).

El algoritmo de descenso estocástico es una técnica de búsqueda local y se puede utilizar para obtener un resultado después de ejecutar un algoritmo de búsqueda global. Aunque la técnica utiliza un proceso estocástico, puede quedarse atascado en óptimos locales. Se deben aceptar vecinos con un costo igual o mayor, permitiendo que la técnica navegue a través de conjuntos equivalentes del dominio de definición.

El algoritmo puede reiniciarse y repetirse varias veces después de su convergencia para proporcionar un resultado mejorado (denominado Escalada de colina con reinicio múltiple). El procedimiento se puede aplicar simultáneamente a varias soluciones candidatas, lo que permite la ejecución simultánea de varios algoritmos (denominados Escalada paralela).

Descenso estocástico
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