Стохастический спуск
Стратегия алгоритма стохастического спуска состоит в повторении процесса случайного выбора соседа для решения-кандидата и принятии его только в том случае, если он приводит к улучшению. Предлагаемая стратегия направлена на устранение ограничений детерминированных методов лазания, которые могут застрять в локальных оптимумах из-за их жадного принятия соседних ходов.
Алгоритм стохастического спуска был разработан для использования в дискретных областях с явными соседями, такими как комбинаторная оптимизация (по сравнению с оптимизацией непрерывной функции). Стратегию алгоритма можно применить к непрерывным областям, используя шаг для определения соседей-кандидатов для решения (таких как случайный поиск пошаговый локализованный и определяемый по размеру случайный поиск).
Алгоритм стохастического спуска представляет собой метод локальный поиск и может использоваться для получения результата после выполнения алгоритм глобальный поиск. Несмотря на то, что метод использует стохастический процесс, он может застрять в локальных оптимумах. Должны быть приняты соседи с равной или большей стоимостью, что позволяет методу перемещаться по эквивалентным наборам данных. поле определения.
Алгоритм может быть перезапущен и повторен несколько раз после того, как он сойдется, чтобы обеспечить улучшенный результат (так называемый восхождение на холм с множественным перезапуском). Процедура может быть применена одновременно к нескольким решениям-кандидатам, что позволяет одновременное выполнение нескольких алгоритмов (так называемое параллельное скалолазание).
RU 
FR 
EN 
ES