論文の概要: Adaptive State-Dependent Diffusion for Derivative-Free Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04370v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 23:23:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 17:14:55.390543
• Title: Adaptive State-Dependent Diffusion for Derivative-Free Optimization
• Title（参考訳）: 微分自由最適化のための適応状態依存拡散
• Authors: Bj\"orn Engquist, Kui Ren and Yunan Yang
• Abstract要約: 本稿では,デリバティブフリー最適化戦略を開発し,解析する。 重要な特徴は、状態依存適応分散である。 確率における大域収束を代数的速度で証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.535124460414588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper develops and analyzes a stochastic derivative-free optimization strategy. A key feature is the state-dependent adaptive variance. We prove global convergence in probability with algebraic rate and give the quantitative results in numerical examples. A striking fact is that convergence is achieved without explicit information of the gradient and even without comparing different objective function values as in established methods such as the simplex method and simulated annealing. It can otherwise be compared to annealing with state-dependent temperature.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率的デリバティブフリー最適化戦略を開発し,解析する。 重要な特徴は状態依存適応分散である。 確率のグローバル収束を代数率で証明し、数値的な例で定量的結果を与える。 顕著な事実は、収束は勾配の明示的な情報なしで達成され、単純解法やシミュレートされたアニール法のような確立された方法のように、異なる目的関数値を比較することなく達成されるということである。 そうでなければ、状態依存温度のアニールと比較することができる。

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