পাহাড়ী আরোহণ অ্যালগরিদমে প্রতিবেশী কীভাবে উত্পন্ন করা যায়?

Question

পার্বত্য আরোহণ অপ্টিমাইজেশনের জন্য খুব শক্তিশালী একটি সরঞ্জাম বলে মনে হচ্ছে। তবে, সমাধানের "প্রতিবেশী" কীভাবে উত্পন্ন করা যায় তা আমাকে সর্বদা ধাঁধা দেয়।

উদাহরণস্বরূপ, আমি একটি সমাধান অপ্টিমাইজ করছি । এখানে ব্যাপ্তি , পরিসীমা , পরিসীমা । "প্রতিবেশী" উত্পন্ন করার সর্বোত্তম উপায় কোনটি? আমি এখানে সত্যিই একটি "পদক্ষেপের আকার" বাছাই করতে পারছি না, কারণ 1 এর একটি ধাপের আকারটি থেকে বিশাল তবে থেকে খুব ছোট ।$(x_1, x_2, x_3)$$x_1$$(0, 0.1)$$x_2$$(0, 100)$$x_3$$(0, 1000000)$$x_1$$x_3$

পাহাড়ী আরোহণের অ্যালগরিদমে "প্রতিবেশী" উত্পন্ন করার সর্বোত্তম জেনেরিক উপায় কী?

Answer 1

ভিনসেন্টের সমাধান আপনাকে প্রথম বাধা অতিক্রম করবে। আপনি এখনও ভাবছেন যে কীভাবে পদক্ষেপের আকারটি নির্বাচন করতে হবে এমনকি সমস্ত মাত্রার একই পরিসীমা রয়েছে। সেক্ষেত্রে এটি আপনার ফাংশনের আচরণ বুঝতে সহায়তা করে যাতে আপনি একটি উপযুক্ত মান নির্বাচন করতে পারেন। আরেকটি উপায় হ'ল অভিযোজিতভাবে গ্রেডিয়েন্টের ভিত্তিতে ধাপের আকার নির্ধারণ করা (ফাংশনটি অনেক কিছু পরিবর্তিত হলে হালকাভাবে চলুন)।

এই কাগজটিতে কিছু আকর্ষণীয় ধারণাও থাকতে পারে: অ্যাডাপিটিভ পদক্ষেপের আকার সহ একটি হিল-ক্লাইম্বিং অ্যালগরিদমে: একটি নিয়ন্ত্রণ পরামিতরের দিকে-কম ব্ল্যাক-বক্স অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম

Answer 2

আপনার সমস্যার পুনরায় সংশ্লেষ করা সবচেয়ে সহজ (এবং নিরাপদ) হ'ল সমস্ত পরামিতিগুলির একটি তুলনামূলক পরিসর থাকতে পারে, বলুন [0,1]।

বিকল্পভাবে, আপনি প্রতিটি প্যারামিটারের জন্য আলাদা ধাপের আকার ব্যবহার করতে পারেন।